Investigación aplicada para anticipar, decidir y aprender.
Programa de investigación Dengue.IA.Cali
Del desarrollo tecnológico a la construcción de una capacidad pública
Dengue.IA es una herramienta predictiva y prescriptiva para apoyar la prevención y el control del dengue en Cali. Su modelo predictivo estima el comportamiento esperado de la tasa de incidencia para una, dos y tres semanas, mientras que su modelo prescriptivo transforma esas predicciones en recomendaciones priorizadas según las condiciones de cada territorio.
La herramienta integra información epidemiológica, climática, entomológica, sociodemográfica y geográfica. Sus resultados se presentan mediante mapas de pronóstico, niveles de riesgo, recomendaciones de intervención y herramientas de seguimiento para los equipos responsables de la gestión del dengue.
¿Qué hace Dengue.IA?
Anticipa cambios en el riesgo
Genera estimaciones sobre el comportamiento esperado de la incidencia del dengue para distintos horizontes semanales y unidades territoriales.
Ayuda a focalizar territorios
Presenta resultados con una escala espacial detallada para que los equipos puedan identificar las zonas en las que se espera un mayor riesgo.
Convierte predicciones en recomendaciones
Relaciona los niveles de riesgo con estrategias de prevención y control, considerando indicadores epidemiológicos, ambientales, entomológicos, sociales y operativos.
Facilita la consulta de información
Integra los resultados predictivos y prescriptivos en una aplicación web con mapas, pronósticos y recomendaciones que pueden ser revisados por los equipos institucionales.
Apoya la toma de decisiones
Aporta información anticipada para complementar la experiencia de los equipos, priorizar acciones y discutir la distribución de capacidades y recursos.
Utilización de datos satelitales
Incidencia histórica, con los casos de cuatro semanas atrás como predictor relevante
Análisis territorial de 363 barrios, 22 comunas y 174 submunicipalidades de aproximadamente 1 km²
3
Características del componente predictivo
¿Que datos usa Dengue.IA.Cali?
Climáticos y meteorológicos
Geográficos y territoriales
Entomológicos
Sociodemográficos
Sumideros
Epidemiológicos
Casos notificados y tasas de incidencia
Temperatura, precipitación, humedad y viento
Índices de vegetación y estrés hídrico
Densidad poblacional y condiciones socioeconómicas
Cortes o continuidad del servicio de agua
Cobertura vegetal y árboles
Características urbanas y del uso del suelo
Indicadores relacionados con el vector y las intervenciones
Activos técnicos
Modelo conceptual de datos
Organiza las relaciones entre fuentes, variables, escalas territoriales, semanas epidemiológicas y componentes del sistema.
No estandarizador de direcciones
Modelo basado en arquitecturas Seq2Seq para tratar la variabilidad en la escritura de direcciones. Los registros estandarizados se geocodifican para mejorar la ubicación territorial de los casos.
Preparación de datos climáticos
Se desarrolló un proceso que complementa la información meteorológica con productos satelitales y de reanálisis y utiliza reducción de escala y XGBoost. Entre las fuentes y plataformas documentadas aparecen MODIS, NOAA, Google Earth Engine, MSWEP, AgERA5 y CHIRPS.
Modelos predictivos
Tres modelos asociados a los horizontes operativos de una, dos y tres semanas.
Motor prescriptivo
Componente que relaciona predicciones, indicadores, estrategias y factores operativos para producir recomendaciones priorizadas.
Aplicación web
Integra mapas del estado actual, pronósticos, recomendaciones, reportes y seguimiento.
Evolución de Dengue.IA.Cali
Primera fase: Construcción de los modelos y de su base de datos
La primera fase estuvo concentrada en la construcción técnica del sistema. Incluyó:
Comprensión del problema y de las necesidades de la Secretaría de Salud
Revisión sistemática de la literatura
Identificación y evaluación de las fuentes de información
Definición de la escala espacial y temporal
Preparación y transformación de los datos
Construcción y validación del modelo predictivo
Construcción del modelo prescriptivo con participación experta
Integración de ambos componentes en una aplicación web
Desarrollo de productos técnicos complementarios
El proceso técnico fue organizado en seis momentos: comprensión del problema, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y despliegue.
Segunda fase: Uso, apropiación y evaluación de resultados institucionales
La fase posterior se formuló concentrándose en el ingreso de Dengue.IA a los procesos reales de la Secretaría de Salud Pública de Cali. La atención se desplazó desde la construcción de los modelos hacia preguntas relacionadas con su uso:
Cómo interpretan los equipos las alertas y recomendaciones
Cómo entra la información en reuniones y decisiones
Qué áreas participan en el circuito entre datos, análisis y acción
Qué barreras limitan la utilización de la plataforma
Qué procedimientos, roles y recursos se requieren para sostenerla
Cómo documentar decisiones y aprendizajes
Relación entre las 2 fases: La primera fase construyó e integró los modelos, los datos y la aplicación. La segunda acompaña su puesta en uso y documenta las condiciones necesarias para incorporarlos a la gestión institucional.
Metodologías empleadas en la construcción y evaluación
¿Cómo se construyó y evaluó Dengue.IA?
Revisión sistemática de literatura
Se revisaron 66 estudios publicados entre 2014 y 2025 sobre predicción y prescripción del dengue. La revisión permitió identificar:
- Modelos estadísticos y de inteligencia artificial utilizados.
- Tipos de datos incorporados.
- Escalas espaciales.
- Resoluciones temporales.
- Horizontes de predicción.
- Métricas de evaluación.
- Presencia de recomendaciones o componentes prescriptivos.
Sus resultados orientaron la selección de enfoques de modelado, la definición de variables prioritarias, la resolución semanal, la escala de 1 km² y el uso de Delphi y análisis multicriterio para construir el componente prescriptivo.
Preparación e ingeniería de datos
El proceso incluyó:
Combinar ciencia de recolección y exploración de datos.
Evaluación de completitud.
Imputación de valores faltantes.
Estandarización y escalamiento.
Georreferenciación
Agregación espacial y temporal.
Construcción y selección de variables.
Separación de datos de entrenamiento y prueba.
No se trató solamente de “alimentar un algoritmo”, sino de construir una base espacial y temporal común para fuentes que originalmente tenían formatos y niveles de calidad diferentes.
Delphi y análisis multicriterio
El componente prescriptivo se construyó mediante consulta interdisciplinaria y análisis de decisión multicriterio.
El proceso permitió:
1
Establecer la relevancia de los indicadores.
2
Definir pesos y umbrales.
3
Relacionar indicadores con estrategias.
4
Incluir factores que afectan la viabilidad de ejecución.
5
Calcular un puntaje por estrategia.
6
Generar cinco recomendaciones priorizadas por territorio.
El resultado no es una orden automática. Es una recomendación trazable que puede ser revisada y ajustada por los equipos responsables.
Modelado predictivo
Dengue.IA.Cali integra modelos XGBoost asociados a los horizontes de una, dos y tres semanas, con 50 variables predictoras integradas.
La evaluación se realizó mediante validación cruzada espacio-temporal
Los periodos de prueba corresponden al futuro y no al pasado.
Barrios completos se reservan para prueba.
Se rotan diferentes bloques espaciales y temporales.
Se comparan los resultados en múltiples particiones.
Este procedimiento busca evaluar la capacidad de generalización a nuevas semanas y nuevos territorios.
Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje
La evaluación MEL utilizó un diseño mixto ex ante–ex post y combinó tres fuentes:
Encuestas y entrevistas a actores clave.
Talleres participativos.
La unidad de análisis fueron las capacidades institucionales. Se observaron procesos, herramientas, información, personas y roles, cultura y gestión del conocimiento. No fue una evaluación de impacto epidemiológico.
La investigación que sustentó su construcción
De la vigilancia del dengue a un sistema integrado de anticipación y acción
Dengue.IA surgió frente a una necesidad concreta: complementar la vigilancia epidemiológica y la respuesta institucional con información que permitiera anticipar cambios en el riesgo, focalizar los territorios y orientar acciones antes de que el incremento de casos fuera evidente.
Para responder a esta necesidad se construyó una arquitectura integrada por dos componentes:
Modelo predictivo: ¿dónde y cuándo?
El modelo predictivo estima la tasa de incidencia del dengue para diferentes territorios y horizontes temporales. Su funcionamiento contempla pronósticos para una, dos y tres semanas, con resolución temporal semanal y una escala territorial aproximada de 1 km².
El sistema utiliza modelos independientes para cada horizonte de predicción e integra 50 variables procedentes de información epidemiológica, climática, sociodemográfica y geográfica. La incidencia histórica, incluidos los casos registrados en semanas anteriores, constituye uno de los principales insumos del modelo.
Modelo prescriptivo: ¿qué hacer?
El modelo prescriptivo recibe los resultados del modelo predictivo y los relaciona con información del territorio, estrategias de intervención y condiciones operativas. Su propósito es generar una lista priorizada de acciones para cada escenario de riesgo.
Las recomendaciones consideran tres componentes:
- Indicadores epidemiológicos, entomológicos, climáticos, ambientales, sociales y operativos.
- Estrategias de prevención, vigilancia, control vectorial, comunicación, gestión ambiental y articulación intersectorial.
- Factores que condicionan su ejecución, como presupuesto, talento humano, capacidad logística, aceptación comunitaria y oportunidad de respuesta.
El modelo no sustituye el criterio de los equipos. Organiza la información y estructura alternativas para apoyar la decisión experta.
Aplicación web: integrar la información para su uso
Los dos modelos se encuentran integrados en una aplicación web. La página actual identifica cuatro componentes principales:
Mapa de pronósticos para las semanas uno, dos y tres
Mapa de recomendaciones con cinco estrategias sugeridas por territorio
Mapa del estado actual, con información histórica sobre casos y factores relacionados con el dengue
Tablero de control con canal endémico, cursos de vida y reportes oficiales de brotes.
El ciclo de funcionamiento
La arquitectura de Dengue.IA.Cali puede comunicarse mediante el siguiente ciclo:
Vigilancia y actualización de datos
Modelo predictivo
Dónde y cuándo puede aumentar el riesgo.
Modelo prescriptivo
Qué acciones pueden priorizarse
Intervención de los equipos en territorio
Dengue.IA es una herramienta predictiva y prescriptiva para el cuidado de la salud, basada en ciencia, tecnología, datos y conocimiento del territorio
Contacto
- correo@correo.com
- Cali, Valle del Cauca, Colombia
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