Dengue.IA predice focos y prescribe la hoja de ruta para intervenir a tiempo
Dengue.IA es una plataforma de inteligencia artificial que funciona como un sistema de alerta temprana para predecir brotes de dengue en Cali y orientar la toma de decisiones en salud pública. Para ello, integra datos epidemiológicos, climáticos, ambientales, entomológicos, sociales y territoriales, los analiza mediante modelos de aprendizaje automático y genera mapas de riesgo y niveles de alerta por submunicipalidad, permitiendo identificar con anticipación las zonas con mayor probabilidad de transmisión.
Además de predecir el riesgo, Dengue.IA transforma esa información en recomendaciones operativas sobre qué acciones implementar, dónde y cuándo hacerlo. El sistema propone intervenciones para las entidades de salud, control vectorial y gestión ambiental, asigna prioridades y recursos, e incorpora la retroalimentación de los equipos en territorio para mejorar continuamente sus predicciones. De esta manera, combina ciencia de datos y conocimiento local para optimizar la respuesta institucional, prevenir brotes y beneficiar a toda la ciudadanía mediante decisiones más oportunas y basadas en evidencia.
El proyecto Dengue.IA en Cali ha presentado resultados significativos en términos de precisión técnica, capacidad de anticipación y cobertura poblacional, consolidándose como una herramienta de vanguardia en salud pública.
Resultados de efectividad y precisión técnica
El modelo ha alcanzado una efectividad del 93% en la anticipación de casos de dengue.
Durante un periodo de validación de tres meses, expertos confirmaron que el sistema acierta en un 76% de los casos al identificar incrementos en el riesgo de dengue en 91 zonas prioritarias.
El sistema analiza información detallada de 174 microterritorios de 1 km² cada uno, lo que permite una vigilancia mucho más granular que los métodos tradicionales.
Impacto y colectividad
Se estima que el modelo beneficia directamente a 2,2 millones de personas en Cali.
Los datos del modelo se han integrado directamente con el Observatorio de Salud de Cali para consulta en tiempo real y con el portal SIVIGILA del Instituto Nacional de Salud (INS) para fortalecer las políticas públicas basadas en evidencia.
Se ha formalizado una colaboración sólida entre la Alcaldía de Cali, la Universidad Icesi, la Universidad del Valle y la Fundación Rockefeller, posicionando a la ciudad como un referente internacional en el uso de IA para la salud.
Resultados de efectividad y precisión técnica
La herramienta permite a las autoridades anticiparse entre 3 y 4 semanas a un brote de dengue.
El proyecto no solo estima el número de casos por comuna y barrio (predictivo), sino que recomienda acciones específicas como fumigación focalizada, visitas domiciliarias y control de sumideros (prescriptivo).
Gracias a los datos, la secretaría de salud puede priorizar la distribución de recursos humanos y técnicos en las zonas de mayor vulnerabilidad, mejorando la eficiencia del gasto público.
Dengue.IA ha transformado la gestión de la salud pública en Cali al pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo y preventivo, basado en el uso de inteligencia artificial para la toma de decisiones informadas.
Anticipación temprana
El modelo permite anticipar brotes con una antelación de 3 a 4 semanas, lo que facilita la activación oportuna de intervenciones preventivas en lugar de simplemente reaccionar ante los casos ya presentados.
Precisión territorial
Gracias a su alta resolución espacial (píxeles de 1 km²), las autoridades pueden identificar con precisión las zonas de mayor riesgo, permitiendo una asignación más eficiente de personal y materiales en los territorios que realmente lo necesitan.
Articulación institucional
Se ha impulsado la creación de un comité intersectorial permanente y la actualización del plan de contingencia de la ciudad con predicciones de IA, involucrando a dependencias como salud, medio ambiente, planeación y educación.
Gobernanza de datos
El proyecto aporta un Policy Brief sobre la gobernanza de datos territoriales para modelos de inteligencia artificial, estableciendo lineamientos sobre cómo las entidades públicas deben manejar y compartir información para mejorar la resiliencia urbana.
Sostenibilidad y escalabilidad
El objetivo final es la integración del modelo Dengue.IA dentro del sistema de salud del distrito como una herramienta oficial, garantizando su sostenibilidad y replicabilidad en otros municipios de Colombia.
Compromiso con los ODS
El proyecto contribuye directamente al ODS 3 (salud y bienestar) y al ODS 13 (acción por el clima), al utilizar datos climáticos para mitigar impactos en la salud pública derivados del cambio climático.
El equipo
Dengue.IA es un proyecto colaborativo, con saberes diversos y compromiso compartido.
¿Cómo funciona el modelo?
La plataforma integra datos climáticos-meteorológicos, entomológicos, epidemiológicos, sociodemográficos y geográficos, identifica patrones específicos de la incidencia del dengue y genera mapas de riesgo anticipadamente. Utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos y validados por expertos que permiten predecir los casos de dengue y generar un plan de acción.
Modelo Predictivo
Dengue.IA estima la probabilidad de brote submunicipal a partir de información epidemiológica, entomológica, climática, geográfica y social. El sistema integra reportes oficiales de salud, variables ambientales, datos urbanos y señales comunitarias para identificar patrones y generar mapas de riesgo con anticipación.
Estos mapas permiten priorizar zonas antes de que aumente la transmisión, facilitando decisiones oportunas y eficientes en salud pública.
Entradas principales:
- Clima (temperatura, precipitación, humedad).
- Casos reportados y vigilancia clínica.
- Cobertura arborea, cortes de servicio de agua, densidad y condiciones urbanas.
- Hallazgos comunitarios sobre criaderos y factores de riesgo.
Salidas:
- Mapa de riesgo por submunicipalidad.
- Tablas de priorización con niveles de alerta: Bajo=verde, Medio=amarillo, Alto=Rojo.
- Panel para seguimiento y validación continua.
Modelo Prescriptivo
Una vez el modelo identifica zonas en riesgo, Dengue.IA genera una hoja de ruta operativa para la Secretaría de Salud y entidades aliadas.
El sistema prescribe qué hacer, dónde y en qué orden, transformando la predicción en acciones concretas.
¿Qué contiene la hoja de ruta?
Zonas y microterritorios priorizados por nivel de riesgo.
Calendario semanal de intervenciones por sector.
Paquetes de acción por dependencia:
Salud
Búsqueda activa de febriles, refuerzo de vigilancia, sensibilización casa a casa.
Control Vector
Control larvario, eliminación de criaderos, fumigación ULV focalizada.
Ambiente/Servicios (DAGMA, EMCALI, DATIC, UAESP)
Gestión de puntos críticos de agua, residuos y espacios verdes.
Responsables y recursos mínimos
Cuadrillas, insumos, tiempos de ejecución.
Indicadores de seguimiento
Coberturas logradas, reportes pos-intervención, actualización del riesgo.
¿Cómo se usa?
Se exporta en PDF/CSV y queda visible en el panel operativo.
Se coordina con equipos territoriales y se retroalimenta con resultados en campo.
La retroalimentación alimenta de nuevo el modelo para aprender y ajustar.
¿Qué lo hace innovador?
De la predicción a la acción: el componente prescriptivo transforma el riesgo en planes operativos verificables. Además, genera alertas submunicipales de 1 km2.
Entradas principales:
- Combinar ciencia de datos y saberes locales
- Actúar antes del brote
- Es colaborativo y replicable en otros territorios
- Se construye una visión de ciudad transparencia, evidencia y participación
Submunicipalidades
Unidad territorial dentro del Distrito de Santiago de Cali, comprendida aproximadamente en un área de 1 km². Cada submunicipalidad puede estar conformada por varios barrios, fracciones de un barrio o incluir zonas acuíferas, ambientales y verdes. Esta delimitación permite una mayor granularidad en el análisis territorial, facilitando la gestión de datos y la toma de decisiones en salud pública y planificación urbana.
Dengue.IA es una herramienta predictiva y prescriptiva para el cuidado de la salud, basada en ciencia, tecnología, datos y conocimiento del territorio
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