El equipo de Dengue.IA avanza en una de las tareas más exigentes del proyecto: traducir el conocimiento generado por el modelo predictivo en recomendaciones útiles para la toma de decisiones en salud pública. En una reciente sesión técnica, investigadores y representantes de la Secretaría de Salud de Cali profundizaron en los fundamentos que deben orientar el componente prescriptivo del sistema, centrado en mejorar la capacidad de respuesta frente al dengue en el territorio.
El reto no es menor. A diferencia de modelos aplicados en contextos clínicos u hospitalarios, prescribir acciones a escala urbana implica considerar una diversidad de factores operativos, institucionales y sociales. Por eso, el equipo discutió marcos teóricos que pueden servir de guía, como el enfoque de legitimidad, capacidad operativa y valor público, así como herramientas ya conocidas en el proyecto, como el modelo de seis ejes del profesor Alzate.
Una de las claves discutidas fue la necesidad de abstraer las acciones. Más que limitarse a operaciones puntuales como fumigaciones o jornadas de inspección, se propuso organizar las intervenciones en categorías amplias, que permitan alimentar el sistema de forma más estructurada y facilitar la actualización del Plan de Contingencia para el Dengue.
También se acordó que la revisión sistemática de literatura que adelanta el equipo técnico será ajustada para incluir estudios centrados específicamente en modelos prescriptivos, más allá del enfoque predictivo dominante. Esta búsqueda servirá para confrontar aprendizajes globales con las herramientas de planeación locales, como el plan de contingencia y su estructura en cinco líneas estratégicas: gestión, vigilancia, promoción, atención y comunicación del riesgo.
Con este trabajo, el proyecto no solo continúa fortaleciendo su dimensión técnica, sino que avanza hacia la construcción de un sistema capaz de dialogar con la realidad institucional y operativa de la ciudad, alineando capacidades, datos y decisiones en un esfuerzo conjunto por prevenir el dengue desde una mirada integral.
Cali está cada vez más cerca de contar con un sistema de inteligencia artificial capaz de anticipar y orientar acciones frente a los brotes de dengue en la ciudad. En una reciente sesión técnica, el equipo del proyecto Dengue.IA, junto con representantes de la Fundación Rockefeller y de entidades locales, consolidó un nuevo enfoque para aumentar la precisión y utilidad del modelo predictivo, y comenzó a delinear el componente prescriptivo de la herramienta.
Uno de los avances más importantes fue la evolución del modelo hacia una estructura basada en “digital twins”: representaciones digitales de zonas específicas de la ciudad, de aproximadamente un kilómetro cuadrado cada una. A diferencia de la primera versión —que utilizaba una sola red para todo Cali—, esta nueva arquitectura permitirá entrenar redes individualizadas con datos específicos de cada sector. La meta es clara: lograr predicciones más ajustadas a las realidades locales.
Además de este cambio de escala, se definió el uso de una arquitectura ConvLSTM, que combina redes convolucionales (para comprender relaciones espaciales) con redes LSTM (para captar dinámicas temporales). Esto se articula con un inventario en curso de más de 25 fuentes de datos —epidemiológicos, meteorológicos, demográficos y ambientales— que alimentarán el sistema.
El componente prescriptivo, aún en diseño inicial, también empieza a tomar forma. Frente a la limitada disponibilidad de datos sobre decisiones pasadas ante brotes, el equipo propuso comenzar con un motor de inferencia basado en reglas, posiblemente apoyado en lógica difusa. Este motor no automatizará decisiones, sino que entregará recomendaciones justificadas, que podrán ser consideradas por las autoridades locales de salud. Con el tiempo, y a medida que se recojan datos sobre intervenciones reales, se espera migrar hacia un modelo que integre aprendizaje supervisado y reforzado, permitiendo que el sistema se fortalezca con cada ciclo de retroalimentación.
En paralelo, el desarrollo de una plataforma web sigue avanzando. El dashboard final permitirá visualizar zonas de riesgo, predicciones semanales y recomendaciones específicas, integrando toda la potencia del modelo en una herramienta accesible para la Secretaría de Salud.
Este enfoque se basa en una lógica de sistema de aprendizaje continuo: las decisiones tomadas y sus efectos reales serán retroalimentadas al sistema, no solo para mejorar su desempeño, sino para enriquecer el conocimiento institucional sobre la dinámica del dengue en la ciudad.
Finalmente, se revisó el cronograma general del proyecto, destacando que cerca del 70% del esfuerzo actual se concentra en el procesamiento de datos, y que, hasta ahora, se avanza conforme a lo previsto. Las sesiones de validación con la Secretaría de Salud ya están en marcha, lo que garantiza que las soluciones técnicas estén alineadas con las capacidades y necesidades reales de la ciudad.
Con estos desarrollos, Dengue.IA sigue consolidándose como una propuesta innovadora, que combina ciencia de datos, salud pública y gobernanza territorial para enfrentar uno de los retos epidemiológicos más persistentes de Cali.
El proyecto Dengue.IA dio un paso decisivo hacia la construcción de una herramienta de mayor impacto para la salud pública de Cali: el diseño de su modelo prescriptivo. Este componente busca no solo anticipar los brotes de dengue —como lo hace el modelo predictivo actualmente en desarrollo— sino también proponer acciones concretas, viables y adaptadas al contexto territorial para reducir los riesgos en zonas específicas de la ciudad.
La sesión que marcó el inicio de este proceso fue un espacio de diálogo entre investigadores, funcionarios públicos y expertos en gestión del conocimiento. Allí se debatió cómo traducir la predicción en recomendaciones accionables, considerando la capacidad operativa de las instituciones, la legitimidad de las decisiones y el valor público de cada intervención.
Uno de los temas clave fue el reconocimiento de que no todas las comunas enfrentan el dengue de la misma manera, ni cuentan con las mismas herramientas para enfrentarlo. Por eso, el modelo prescriptivo deberá responder a las condiciones reales de cada territorio, priorizando intervenciones que sí puedan ser implementadas por los equipos locales de salud.
En la conversación se introdujo también la investigación de operaciones como una técnica útil para este tipo de modelos, al permitir analizar múltiples variables y restricciones al momento de recomendar acciones. La revisión sistemática de literatura en curso, que ya ha identificado decenas de estudios sobre inteligencia artificial y enfermedades transmitidas por vectores, se ampliará para incluir experiencias de modelos prescriptivos en políticas públicas.
Además, se reafirmó que el modelo debe estar alineado con el marco de evaluación del proyecto, integrando indicadores de proceso, resultados y aprendizajes cualitativos. Este enfoque permitirá no solo medir su eficacia técnica, sino también su relevancia en términos sociales e institucionales.
Como siguiente paso, el equipo técnico programó una sesión en mayo para compartir avances metodológicos y consolidar los criterios que orientarán el diseño del modelo. También se continuará fortaleciendo la articulación con la Secretaría de Salud, con el objetivo de asegurar que cada recomendación prescriptiva sea útil, aplicable y sostenible en el tiempo.
Con este avance, Dengue.IA sigue apostando por una salud pública inteligente, colaborativa y profundamente conectada con las realidades de quienes habitan la ciudad.
El día 4 de abril de 2025, en el marco del seguimiento mensual del proyecto Dengue.IA, representantes de la Fundación Rockefeller, del equipo técnico de la Universidad Icesi y de entidades aliadas como la Secretaría de Salud de Cali, se reunieron para revisar avances clave del modelo predictivo y prescriptivo en desarrollo. La sesión, dinamizada por Emilia Carrera (Rockefeller) y Marcela Díaz (Secretaría de Salud), se enfocó en la implementación del marco MEL (Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje), la revisión técnica del modelo de inteligencia artificial y la preparación de próximos hitos operativos.
Reforzar el monitoreo y capturar el aprendizaje Uno de los temas centrales de la reunión fue el fortalecimiento del marco MEL, que busca no solo monitorear resultados, sino también capturar los aprendizajes del proceso de implementación. Johana Escobar y Robin Castro presentaron el estado actual del documento, destacando la articulación con la Secretaría de Salud. Valentina Coley, desde Cubo Social, insistió en la importancia de integrar enfoques cualitativos —como grupos focales y observación directa— que permitan enriquecer la comprensión del impacto del proyecto. Emilia Carrera subrayó que, más allá de indicadores de impacto, es esencial contar con indicadores de proceso que permitan hacer seguimiento continuo. Asimismo, Haifa Badi recordó que estos aprendizajes deben ser sistematizados y documentados como insumos valiosos tanto para el equipo técnico como para futuros estudios de caso.
IA con enfoque territorial: los gemelos digitales El investigador principal, Gabriel Tamura, presentó el enfoque técnico adoptado para el modelo de predicción: el uso de “gemelos digitales” (digital twins). Esta arquitectura permite diseñar modelos independientes por zonas submunicipales de Cali, en lugar de un único modelo general. Según Tamura, este enfoque aumentará la precisión de las predicciones y facilitará recomendaciones prescriptivas más pertinentes y localizadas. Haifa propuso convocar a Harshini, consultora de IA de la Fundación Rockefeller, a una próxima reunión técnica en la que se profundice en el tipo de modelo utilizado (machine learning, generativos, híbridos), su estructura y los mecanismos de evaluación. También se acordó construir un diagrama visual del flujo de trabajo del modelo, que facilite la comprensión técnica del proceso, similar al utilizado en la teoría del cambio del proyecto.
Datos, vacíos y soluciones alternativas Un aspecto crítico discutido fue la ausencia de datos meteorológicos para el año 2022, lo cual representa una limitación significativa para la consistencia del modelo. Gabriel Tamura explicó que el equipo está explorando fuentes alternativas como plataformas satelitales de Copernicus o la NASA, así como técnicas de downscaling para mejorar la resolución de las series históricas.
Preparativos para visita de campo Emilia anunció su próxima visita a Cali, que incluirá reuniones con la Secretaría de Salud y otros aliados estratégicos. El propósito será fortalecer la articulación institucional, revisar avances del proyecto en territorio y avanzar en acuerdos sobre sostenibilidad y apropiación futura del modelo. Robin Castro confirmó que se están coordinando los encuentros y que se espera aprovechar la visita para consolidar compromisos clave con los socios locales.
Hacia la sostenibilidad del modelo Durante la reunión también se enfatizó la importancia de contar con mecanismos de prueba robustos que permitan evaluar la factibilidad y pertinencia del modelo antes de su eventual transferencia a la Secretaría de Salud. Se subrayó que dicha transferencia requiere tanto validación técnica como compromiso institucional, en línea con los objetivos de sostenibilidad del proyecto.
Conclusiones y compromisos Al cierre de la reunión, se establecieron los siguientes compromisos: ➔ Organizar una reunión técnica con Harshini para revisar en profundidad el modelo de IA. ➔ Actualizar y fortalecer el marco MEL, incluyendo indicadores de proceso y aprendizajes cualitativos. ➔ Consolidar la arquitectura técnica del modelo y preparar un diagrama explicativo. ➔ Preparar la visita de la Fundación Rockefeller a Cali, coordinando reuniones estratégicas. ➔ Explorar fuentes alternativas de datos para suplir vacíos en la información meteorológica. El proyecto Dengue.IA continúa consolidándose como una apuesta pionera en el uso de inteligencia artificial para la salud pública en América Latina, con un enfoque integral que combina tecnología, gestión institucional y aprendizaje continuo.
En marzo se llevaron a cabo los primeros encuentros para identificar las lecciones aprendidas en el desarrollo del proyecto Dengue IA, una iniciativa que busca innovar en la prevención y control del dengue mediante herramientas de inteligencia artificial. Estos espacios de diálogo contaron con la participación de la Universidad del Valle, Icesi y diversas entidades de la Alcaldía de Cali, en un ejercicio colaborativo orientado al fortalecimiento de la gestión pública.
Este tipo de procesos no solo permiten revisar lo que se ha hecho, sino también proyectar mejoras sostenibles. Aprender de la experiencia permite reducir errores, mejorar resultados y alinear expectativas entre actores diversos. Más allá de la revisión, estos espacios se convierten en una herramienta estratégica para orientar mejor las decisiones y afinar la ejecución de políticas públicas.
Un engranaje que funciona: Coordinación, equipos diversos y liderazgo
El primer encuentro se centró en lo operativo. Allí se reconoció el poder de una articulación efectiva entre instituciones, la fuerza de la interdisciplinariedad en los equipos y el liderazgo técnico y humano ejercido por la Universidad Icesi. Esta combinación ha sido clave para avanzar con solidez y coherencia.
Aprender del pasado para anticiparse al futuro
Durante el segundo encuentro, la mirada fue más técnica. A través de entrevistas individuales, se revisaron aprendizajes específicos con cada organización. Se contó también con la participación de un profesional que integró un proyecto similar en 2024, y cuyas experiencias ofrecieron insumos valiosos para anticipar riesgos y tomar mejores decisiones en el presente.
Destacó especialmente el enfoque en la gestión temprana de riesgos técnicos, en particular los relacionados con el uso y protección de datos. También se identificó la necesidad de construir desde ya estrategias financieras, legales y académicas que garanticen la sostenibilidad y escalabilidad de Dengue IA.
Que el aprendizaje no se quede en el papel
Más que una reflexión, cada encuentro genera planes de acción concretos para aplicar lo aprendido de forma real y medible. El objetivo es claro: que las lecciones se conviertan en parte activa del proyecto, fortaleciendo su gestión y sus resultados.
Un compromiso constante con la mejora
Estos espacios de aprendizaje se realizarán de manera trimestral, con el fin de dar seguimiento a las acciones acordadas y continuar mapeando nuevos hallazgos. Así se garantiza un proceso de mejora continua que enriquece cada etapa del proyecto.
El caso de Dengue IA demuestra que aprender en equipo es clave para avanzar con impacto. La colaboración interinstitucional, el análisis técnico riguroso y la voluntad de transformar la experiencia en acción marcan una ruta para innovar en salud pública y construir respuestas sostenibles ante retos complejos.
Durante el mes de marzo, tuvimos reuniones clave para coordinar los próximos pasos en el desarrollo del proyecto Dengue.IA. En estas sesiones, definimos aspectos metodológicos, logísticos y visuales que son cruciales para el avance del proyecto. Por ejemplo, el 12 de marzo, la reunión estuvo enfocada en el diagnóstico de comunicación y el estudio de caso. Discutimos acerca del formato de preguntas y respuestas para el diagnóstico y el equipo de Cubo Social propuso integrar al equipo de comunicaciones en la sesión presencial del 1° abril para realizar este diagnóstico de manera integral.
Un tiempo después, el 19 de marzo, abordamos algunos detalles logísticos y metodológicos para la sesión presencial. El equipo de Cubo Social presentó el cronograma de actividades para esa jornada, que incluirá la presentación de la Teoría del Cambio, el sistema ME&L, y una dinámica de retroalimentación con los participantes. Además, conversamos acerca de los hitos clave del proyecto, destacando la necesidad de una mayor integración entre los equipos de Cubo Social y Comunicaciones, especialmente en lo que respecta a la estrategia comunicativa y el diseño de la identidad visual. Al igual que una mayor integración en los cronogramas de cada parte.
Finalmente, el 26 de marzo, conversamos sobre algunos aspectos logísticos adicionales para la sesión presencial donde estarán todas las demás partes involucradas. Manuela, coordinadora de comunicaciones, nos recordó la importancia de sistematizar las actividades y alimentar el blog del proyecto, asegurando así la visibilidad de los avances. También, avanzamos en la selección del logo para el proyecto, considerando diversas propuestas traídas por el equipo de Comunicaciones y evaluando algunos elementos visuales como: la paleta de colores, gráficas y simbología representada. Hicimos una votación y, a pesar de no tener un ganador claro, discutimos sobre nuestras percepciones y opciones de los logos preliminares.
Imagen sacada del blog del proyecto
Estos encuentros reflejan el compromiso de los equipos de trabajo para garantizar el éxito del proyecto y una colaboración cercana. Juntos estamos logrando una planeación participativa entre diferentes sectores del proyecto.
Con el objetivo de seguir afinando nuestro modelo de predicción y prevención de brotes de dengue en Cali, el equipo técnico del proyecto Dengue.IA sostuvo el pasado 7 de marzo una sesión estratégica con representantes de la Fundación Rockefeller, quien financia este proyecto.
Uno de los principales avances fue el debate sobre la granularidad territorial del modelo. La propuesta de la Secretaría de Salud de trabajar a nivel de comuna —en línea con los ciclos epidémicos conocidos cada 3 a 4 años— permitirá orientar la herramienta hacia una mayor utilidad operativa. Se reafirmó que el modelo debe anticipar brotes con suficiente margen de semanas y con base en el número estimado de personas potencialmente afectadas, para así guiar decisiones preventivas más eficaces.
El equipo también presentó progresos en la validación de hipótesis que relacionan factores sociales y ambientales con la aparición del dengue. Entre los elementos destacados están las secuencias de lluvia moderada seguidas de calor, la acumulación de residuos sólidos, la temperatura y humedad, así como variables como densidad poblacional, nivel educativo y percepción del riesgo.
Además, se reafirmó el compromiso de construir un panel de control web que permita a la Secretaría de Salud visualizar las predicciones y tomar decisiones en tiempo real. En paralelo, se discutieron retos relacionados con la disponibilidad de datos meteorológicos históricos, y se planteó recurrir a fuentes externas como Copernicus o la NASA para complementar la información necesaria.
Más allá de lo técnico, la jornada dejó importantes reflexiones sobre liderazgo, comunicación y articulación interinstitucional, reconociendo que el valor del proyecto radica también en la capacidad de cooperación entre academia, gobierno y aliados internacionales.
El proyecto Dengue.IA, que busca anticiparse a los brotes de dengue en Cali mediante el uso de inteligencia artificial, avanza con pasos firmes en su consolidación técnica y estratégica. En una reciente jornada de trabajo llvada a cabo en febrero, los equipos de la Universidad Icesi, la Alcaldía de Cali, la Universidad del Valle y la consultora Cubo Social reafirmaron su compromiso con la construcción de un modelo predictivo sólido, contextualizado y ético.
Uno de los logros clave fue la definición de la pregunta central que orientará el desarrollo del modelo: ¿Cuál es la configuración de los factores ambientales, de riesgo y de contexto social que permite predecir la ocurrencia de casos de dengue en Cali y recomendar acciones de prevención y control vectorial en territorios específicos de la ciudad? Esta formulación permitirá alinear los esfuerzos técnicos, sociales e institucionales en torno a una misma ruta de investigación y acción.
Además, se priorizó la incorporación y automatización de datos meteorológicos y ambientales como insumos críticos del modelo. La discusión técnica se complementó con una reflexión colectiva liderada por Cubo Social, en la que se identificaron aprendizajes clave del proceso, entre ellos la construcción de confianza entre actores, la claridad en roles y responsabilidades, y la efectividad de los espacios de trabajo presenciales.
Con la mirada puesta en el próximo encuentro con la Fundación Rockefeller, programado para el 7 de marzo, el equipo acordó la elaboración de un informe técnico consolidado y una presentación ejecutiva. También se decidió reducir el número de asistentes a futuras reuniones, con el fin de facilitar decisiones más ágiles y enfocadas.
El proyecto continúa fortaleciendo su base colaborativa, afinando su estrategia de gestión de datos y consolidando las condiciones necesarias para implementar una solución tecnológica que responda a las necesidades reales de la ciudad en materia de salud pública.
El pasado 13 de febrero, el equipo técnico del proyecto Dengue.IA sostuvo una reunión con representantes de la Secretaría de Vivienda de la Alcaldía de Cali, con el fin de identificar fuentes de información habitacional clave que puedan fortalecer los modelos predictivos del sistema de alerta temprana para dengue en la ciudad.
Durante el encuentro, se explicó la importancia de contar con datos georreferenciados sobre hacinamiento, considerando que las condiciones de vivienda están directamente asociadas a la vulnerabilidad frente a enfermedades como el dengue. Desde la Secretaría se compartió que el déficit habitacional en Cali se clasifica en crítico y mitigable, y que los principales insumos de datos provienen del DANE y del SISBEN IV.
Además, se señaló que actualmente se está trabajando en la actualización de información para el nuevo Plan de Ordenamiento Territorial (POT) y en el desarrollo de un observatorio de vivienda y hábitat, el cual también incorporará tecnologías de inteligencia artificial para identificar asentamientos informales. Esta iniciativa representa una oportunidad clave para la articulación intersectorial.
Durante la sesión se acordó trabajar conjuntamente con la Subdirección de Planeación para coordinar la recolección de datos y la construcción de los indicadores necesarios. Esta articulación fortalece la visión integral del proyecto Dengue.IA, orientada a conectar variables sociales, ambientales y territoriales con el fin de desarrollar una herramienta útil, ética y contextualizada para la prevención del dengue en Cali.
El pasado 10 de febrero se llevó a cabo una reunión técnica entre integrantes del proyecto Dengue.IA y representantes de EMCALI, con el objetivo de identificar fuentes de información clave que puedan contribuir a la construcción del modelo predictivo de brotes de dengue en Cali. Durante el encuentro, se contextualizó al equipo de EMCALI sobre los objetivos del proyecto y se destacó la importancia de contar con datos territoriales actualizados y georreferenciados.
Uno de los temas centrales fue la necesidad de acceder a la base de datos de sumideros en la ciudad, para analizar su posible correlación con los focos de proliferación del mosquito transmisor del dengue. Se discutió la relevancia de conocer no solo su ubicación, sino también su fecha de instalación, como insumo para establecer patrones espacio-temporales.
Asimismo, se abordaron otros factores de riesgo como el manejo de residuos sólidos y los cortes en el suministro de agua, que podrían favorecer la acumulación de agua estancada y, con ello, la reproducción de vectores. Desde EMCALI se ofreció facilitar información técnica y establecer puentes con las empresas responsables de la recolección de residuos en la ciudad.
Como resultado de la reunión, se acordó mantener la comunicación entre los equipos para coordinar la recolección y entrega de los datos necesarios. Luis Horacio Toro, en representación de EMCALI, se comprometió a gestionar la información solicitada y compartirla con el equipo del proyecto.
Con este encuentro avanzamos en la consolidación de fuentes de datos estratégicas y en la articulación interinstitucional necesaria para el desarrollo del modelo predictivo de brotes de dengue en Cali. El compromiso de EMCALI de facilitar información técnica y fortalecer los canales de colaboración intersectorial representa un paso clave hacia una respuesta más informada, coordinada y efectiva frente a esta problemática de salud pública.
