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Primera rueda de prensa de Dengue.IA: ver antes, actuar a tiempo 

22 de julio de 2025 · 10:00 a. m. · Auditorio 2 — Secretaría de Salud Pública de Cali 

La expectativa se sentía en el aire. Siete meses de trabajo multidisciplinar e interinstitucional desembocaban, por fin, en su presentación pública. El Auditorio 2 lucía gris institucional: paredes blancas que devolvían la luz, el escudo de Santiago de Cali al centro, un tablero a un lado y, al otro, las banderas de Cali, Valle del Cauca y Colombia. Al fondo, cámaras listas. Acción. 

Tomaron la palabra el secretario de salud German Escobar Morales y el subsecretario Carlos Eduardo Pinzón, seguidos por Marcela Diaz, líder en vigilancia epidemiológica en Salud pública de la secretaría. Primero, nos dieron el contexto: Cali estaba saliendo de un pico reciente de dengue que golpeó a la región y elevó la presión sobre la ciudad. La Secretaría de salud respondió con acción oportuna para evitar casos graves y, desde esa experiencia, dio el paso siguiente: Dengue.IA. 

El tablero al fondo de la sala aguardaba su turno. Cuando apareció, el secretario explicó el “cómo” con sencillo esquema: el sistema se alimenta de cinco familias de datos —clima, salud/epidemiología (con históricos de casos), mosquitos/entomología, población/sociodemografía y territorio/geografía— que distintos aliados del municipio y del Estado comparten cada semana. Con esa señal, un modelo de inteligencia artificial marca en el mapa de Cali, por cuadrantes de 1 km², si el riesgo sube (rojo), requiere estar alertas (amarillo) o permanece bajo (verde). En ese momento, el piloto anticipaba una semana; la hoja de ruta anunció el salto a 3 semanas (y, luego, 4–6). 

El anuncio no se quedó en la alerta. Se presentó también el paso que viene: recomendaciones por zona para convertir la alerta en qué hacer, dónde y cuándo —control de criaderos, número de cuadrillas, mensajes y logística— con un piloto del módulo prescriptivo programado para el 1 de diciembre de 2025. 

Después de las intervenciones, llegaron los medios. Telepacífico Noticias entrevistó al secretario; Caracol Radio conversó con Marcela; investigadores del equipo —como Milton Sarria (IA)  y Robin Castro, Gerente del proyecto— ampliaron detalles técnicos. Pronto, medios como El País, El Tiempo y Las2Orillas recogieron la noticia: Cali apuesta por inteligencia artificial para anticiparse al dengue y cuidar vidas. 

“Con esta herramienta, Cali avanza hacia una salud pública más inteligente, oportuna y basada en datos. Es un paso clave para proteger la vida de las y los caleños de manera más efectiva”, afirmó Marcela. (Alcaldía de Cali; 24 de Julio de 2025) 

Materiales y avances → https://www.icesi.edu.co/citradi/dengue-cali/ 

Aprendiendo juntos a predecir el dengue

El 14 de enero de 2025, investigadores de la Universidad Icesi y el equipo de ARTPARK, una organización líder en innovación tecnológica con sede en India, se reunieron para compartir experiencias y conocimientos en la predicción de brotes de dengue. El objetivo principal de este encuentro fue  aprender de las lecciones y avances de ARTPARK, clave para fortalecer el proyecto de modelado y predicción de dengue que Icesi en el marco del proyecto Dengue.IA.

La sesión fue liderada por Gabriel Tamura, investigador de Icesi, y Rohit Satish, miembro del equipo de ARTPARK. Durante el intercambio, se abordaron los principales retos y avances en el uso de técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático) y modelos mecanísticos. El profesor Tamura presentó los objetivos, retos y avances del proyecto, mientras que ARTPARK compartió su experiencia enfrentando uno de los mayores desafíos en este campo: el manejo e integración de datos no integrados y provenientes de diversas fuentes.

La reunión concluyó con un intercambio de ideas sobre los desafíos comunes en la predicción de brotes de dengue. ARTPARK destacó la importancia de la paciencia y la persistencia en el desarrollo de modelos mecanísticos, así como la necesidad de integrar datos heterogéneos para lograr una mejor precisión. Por su parte, Icesi reconoció la relevancia de las estrategias compartidas, especialmente la eficacia del modelo de regresión binomial negativa.

Como resultado de este encuentro, se acordó coordinar una nueva sesión de trabajo centrada en la comparación entre modelos estadísticos y de Machine Learning. Este intercambio continuo de conocimientos es fundamental para fortalecer el proyecto y avanzar hacia soluciones más efectivas en la prevención y control del dengue. 

Más allá del intercambio técnico, este encuentro sentó las bases para una colaboración más estrecha entre Icesi y ARTPARK. La combinación entre de experticia  en modelado, Machine Learning y epidemiología promete generar avances significativos en la lucha contra el dengue, con impactos positivos para comunidades enteras y contribuyendo a la salud pública global.

Avances en la Modelación de Enfermedades para la Prevención del Dengue

El pasado 10 de enero del 2025 se llevó a cabo una reunión técnica con el Dr. Mauricio Santos Vega, profesor asistente en el departamento de ciencias biológicas de la Universidad de los Andes y director del grupo de Biología Matemática.

Su trabajo se ha centrado en la modelación de transmisión de enfermedades, con énfasis en el dengue y la influencia del comportamiento humano en la propagación del virus. La reunión buscó intercambiar conocimientos y explorar posibles colaboraciones para mejorar el enfoque del proyecto en curso.

Objetivos

Esta reunión tuvo como finalidad conocer la experiencia y perspectivas del Dr. Santos Vega en la modelación de enfermedades, con el objetivo de fortalecer el proyecto a través del intercambio de conocimientos y la colaboración entre equipos.

  • Conocer la experiencia del Dr. Santos Vega en modelación de transmisión de enfermedades.
  • Explorar oportunidades de colaboración con su equipo de trabajo.
  • Evaluar la integración de datos y modelos predictivos en el proyecto.
  • Identificar recursos adicionales y expertos que puedan fortalecer la investigación.

Puntos Claves

Durante la discusión, se abordaron temas fundamentales relacionados con la predicción y control de enfermedades, destacando la importancia de integrar metodologías innovadoras y enfoques prácticos en la toma de decisiones.

  • El Dr. Santos Vega recomendó al profesor Paul Locke, experto en modelación epidemiológica de la Universidad de Wisconsin, como posible colaborador.
  • Enfatizó la importancia de diseñar un sistema de semáforo para la toma de decisiones en lugar de centrarse solo en la predicción numérica de casos.
  • Se destacó la dificultad de modelar el comportamiento humano dentro de los modelos de predicción del dengue, un desafío clave en la investigación.
  • Se acordó organizar una sesión de trabajo el 20 de enero en Cali con su estudiante de doctorado, quien ha desarrollado estudios sobre el dengue en Ibagué, Tolima.
  • Compartió dos publicaciones clave con datos georreferenciados sobre dengue, útiles para el proyecto:

El encuentro permitió establecer un marco de colaboración con el Dr. Santos Vega y su equipo, integrando nuevos enfoques y datos relevantes para mejorar la investigación en curso. Se acordó una próxima sesión de trabajo para fortalecer la sinergia entre los equipos y avanzar en el desarrollo del proyecto.