Así funciona DengueIA, la herramienta que predice casos de dengue semanas antes en Cali

La idea comenzó a tomar forma tras una visita de la Fundación Rockefeller a la capital vallecaucana. La ciudad enfrentaba una realidad compleja: en 2024 registró 1520 casos de dengue por cada 100.000 habitantes, muy por encima del promedio nacional, de 937 casos por cada 100.000 habitantes.

En ese contexto nació DengueIA, una herramienta basada en inteligencia artificial que hoy es capaz de anticipar brotes de dengue con hasta tres semanas de antelación y un 93 % de efectividad.

El proyecto terminó convirtiéndose en una alianza entre la Alcaldía de Cali, la Universidad Icesi y la Fundación Rockefeller. También participaron el Dagma, Datic, Emcali, la Unidad Administrativa Especial de Servicios Públicos, la Universidad del Valle y la Secretaría de Salud Distrital.

Robin Castro Gil, profesor de la Facultad de Ciencias Humanas y director del Centro Interdisciplinario para la Transformación Digital y la Inteligencia Artificial de Icesi, explicó que la iniciativa comenzó a estructurarse desde 2024, cuando la universidad y la Secretaría de Desarrollo Económico buscaban recursos para desarrollar proyectos de inteligencia artificial aplicados a problemáticas urbanas.

“La idea de DengueIA a la Fundación Rockefeller le pareció muy interesante porque el tema de vida humana se encuentra allí, y se acordó desarrollar el proyecto en una alianza entre la Alcaldía, la Universidad Icesi y la Fundación”, dijo.

Desde la Fundación Rockefeller, Lyana Latorre, vicepresidenta para América Latina y el Caribe, aseguró que la iniciativa nació como respuesta a una necesidad urgente de salud pública en Cali, ciudad que históricamente ha enfrentado altos índices de dengue debido a factores climáticos y geográficos.

“Este es un modelo que lo que busca es prevenir los casos de dengue utilizando tecnología con Inteligencia Artificial y lo que ha demostrado a hoy es cómo anticipar, con un 93 % de éxito en tres semanas, una estimación de casos que se puedan dar”, afirmó.

La herramienta funciona mediante modelos predictivos y prescriptivos. Los primeros permiten identificar posibles incrementos de casos antes de que ocurran; los segundos recomiendan qué tipo de acciones deben implementarse, dependiendo de las condiciones de cada territorio.

El profesor Castro explicó que uno de los principales problemas de las autoridades sanitarias es el tiempo de reacción frente a los brotes. Según dijo, responder a emergencias epidemiológicas puede tomar entre dos y cuatro semanas, debido a trámites logísticos y burocráticos: “Cuando ya han pasado cuatro semanas, pues el brote ya ha crecido porque no hubo una respuesta inmediata”.

Por eso, el modelo predictivo permite que la Secretaría de Salud conozca con anticipación qué zonas podrían presentar un incremento de casos, ya que la plataforma entrega alertas para una, dos y tres semanas. Aunque el sistema tiene mayor precisión en la predicción semanal, el horizonte de tres semanas les da tiempo suficiente a las autoridades para planear intervenciones.

Después entra en funcionamiento el modelo prescriptivo. Allí, el sistema analiza las características del territorio y recomienda cómo actuar. Por ejemplo, define si una zona requiere fumigaciones con vehículos grandes, camionetas pequeñas o intervenciones puerta a puerta.

¿Cómo funciona la aplicación?

Para desarrollar el modelo, Cali fue dividida en microterritorios de un kilómetro cuadrado. El sistema analiza actualmente 174 submunicipalidades, donde viven aproximadamente 2,2 millones de personas.

Según Castro, no se trató de dividir la ciudad por comunas o barrios específicos, sino de crear áreas homogéneas que facilitaran la identificación de riesgos y la planeación de intervenciones.

En esas zonas, la inteligencia artificial analiza variables agrupadas en cuatro grandes categorías: sociodemográficas, climáticas, entomológicas y ambientales.

Entre los datos que se le suministran a DengueIA para que los analice y genere las alertas están la densidad poblacional, las lluvias, la temperatura, la humedad, la vegetación, la ubicación de sumideros, la recolección de residuos sólidos y la presencia de agua estancada.

Uno de los hallazgos del sistema es que el oriente de Cali presenta temperaturas más altas que otras zonas de la ciudad, algo que podría influir en las condiciones de propagación del mosquito transmisor del dengue.

“Hay una concordancia: por ejemplo, el oriente es mucho más caliente que el resto de la ciudad”, dijo Castro.

El especialista también indicó que zonas con alta densidad poblacional como el barrio Floralia pueden presentar mayores riesgos de transmisión debido a la cercanía entre las viviendas y la facilidad con la que el mosquito puede picar a varias personas.

El funcionamiento del sistema depende de una compleja red de información. Castro indicó que DengueIA trabaja con cerca de catorce tipos de fuentes de datos provenientes de diferentes entidades. Entre ellas están el Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública (Sivigila), Emcali, la Uaes y el Dagma. Algunas bases de datos se actualizan semanalmente, otras trimestralmente y algunas de manera semestral o anual, dependiendo del tipo de información.

“Esta es la primera colaboración que hacemos con temas de IA. Es un referente de lo que queremos hacer en el país”.

Lyana Latorre, vicepresidenta para América Latina y el Caribe de la Fundación Rockefeller.

Por ejemplo, los reportes epidemiológicos de Sivigila se actualizan cada semana, mientras que la información relacionada con sumideros y mantenimientos puede renovarse cada seis meses o una vez al año.

La Secretaría de Salud de Cali ya designó a tres personas encargadas de alimentar permanentemente el sistema y presentar los resultados en los espacios internos de análisis epidemiológico.

A pesar del avance tecnológico, los desarrolladores insistieron en que la inteligencia artificial no tomará decisiones de manera autónoma. El sistema funciona como una herramienta de apoyo y recomendación para los funcionarios de salud pública. “El humano tiene que estar ahí presente, porque eso no va a ser un sistema completamente autónomo”, afirmó Castro.

“El gran reto es ver cómo hacemos para iniciar a consolidar la información recopilada, pues hay que saberla utilizar”.

Lyana Latorre, vicepresidenta para América Latina y el Caribe de la fundación Rockefeller.

Para los impulsores del proyecto, uno de los mayores logros fue poder tener la articulación entre instituciones públicas, académicas y privadas alrededor de un objetivo común para alimentar DengueIA.

“Lo más difícil del proceso fue ganar la confianza en conjunto de todos los actores que estábamos allí. Cuando uno empieza un proceso donde hay instituciones de la ciudad, dos instituciones académicas y un financiador externo, entonces es un reto muy importante”, concluyó el docente de Icesi.