Alertas tempranas de brotes que tu equipo puede explicar
Un modelo que predice un brote de dengue no sirve si el secretario de salud no puede explicar por qué se activó la alerta en ese barrio y esa semana.
El problema
Los brotes se detectan tarde. Las epidemias, el cambio climático y la movilidad de la población aumentan los riesgos sanitarios y, sin herramientas predictivas, la respuesta llega después.
Nuestro enfoque
Construimos modelos que predicen brotes a partir de datos epidemiológicos, de clima y de movilidad, y que explican cada alerta: qué variables pesaron, en qué zona y en qué semana.
¿Por qué la explicabilidad es un requisito y no un adorno?
Las decisiones de salud pública mueven brigadas, camas e insumos, y se rinden cuentas por ellas. Una caja negra no resiste esa rendición de cuentas.
Por eso cada alerta tiene que decir por qué se activó: qué variables pesaron, en qué zona y en qué semana. Un equipo que entiende la alerta actúa antes y la defiende ante quien la cuestione.
¿Cómo investigamos?
El grupo de investigación CuantaIA adelanta investigación doctoral sobre IA explicable para la alerta temprana de brotes. Trabajamos con métodos reconocidos internacionalmente.
Métodos y datos:
- Revisión sistemática de la literatura bajo PRISMA 2020.
- Evaluación del riesgo de sesgo de los modelos de pronóstico con PROBAST, y reporte según TRIPOD+AI.
- Técnicas de explicabilidad como SHAP, LIME e importancia de variables, además de modelos interpretables por diseño.
- Familias de modelos que van de las series de tiempo (ARIMA y SARIMA) y los árboles de decisión (Random Forest y XGBoost) al aprendizaje profundo (LSTM y redes de grafos) y los modelos epidemiológicos compartimentales (SEIR).
- Datos de vigilancia epidemiológica, clima, movilidad, teledetección y señales digitales.
¿Qué puede hacer esto por tu entidad?
Combinamos datos abiertos, variables socioambientales como el clima y la movilidad, y modelos de IA para anticipar brotes de enfermedades como el dengue y el zika, apoyar la atención primaria con análisis de riesgo y fortalecer la vigilancia poblacional.
Lo que entrega:
- Tableros de alerta temprana que muestran por qué se activa cada alerta.
- Pronósticos con intervalos de incertidumbre y umbrales ajustados a tu capacidad de respuesta.
- Atlas de riesgo por municipio e indicadores de vigilancia por API.
- Auditoría independiente de los modelos de IA que tu entidad ya usa o piensa comprar.
- Criterios técnicos de explicabilidad y validación para pliegos de contratación.
¿Para quién es?
Para secretarías de salud y equipos de vigilancia epidemiológica, y para las entidades que compran o evalúan modelos de IA en salud.
Por este sitio no recogemos datos de salud: la conversación empieza por tu reto, no por tus datos.
Un dataset abierto sobre predicción temprana de brotes
El grupo publicó en acceso abierto la tabla de extracción de su revisión sistemática en curso: 41 estudios revisados por pares de 2024–2025 sobre modelos de IA y machine learning para predecir brotes de enfermedades infecciosas, con 22 campos codificados, entre ellos fuentes de datos, tipos de modelo, métricas, explicabilidad y riesgo de sesgo.
Tiene licencia CC BY 4.0 y se descarga gratis en Zenodo (DOI 10.5281/zenodo.21980058).
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA explicable?
Son modelos cuyas predicciones se pueden explicar: qué variables pesaron y cuánto. Se logra con técnicas como SHAP, LIME o la importancia de variables, o con modelos interpretables por diseño.
¿Qué datos usan los modelos?
Vigilancia epidemiológica, clima, movilidad, teledetección y señales digitales. Las series climáticas y las imágenes satelitales vienen de fuentes abiertas.
¿Pueden revisar un modelo que ya tenemos?
Sí. Hacemos auditoría independiente de los modelos de IA que tu entidad ya usa o piensa comprar, con criterios de explicabilidad y validación.
¿Puedo enviar datos de pacientes por el formulario?
No. Por este sitio no recogemos datos de salud. Cuéntanos tu reto sin incluir información de pacientes.
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