La Subred Integrada de Servicios de Salud Norte E.S.E. dio un paso pionero en el sector público de Bogotá al desarrollar un modelo de Inteligencia Artificial (IA) para la vigilancia predictiva de brotes epidemiológicos en sus localidades de incidencia. El proyecto surge como respuesta a una necesidad urgente: superar las limitaciones del modelo tradicional de vigilancia basado en reportes manuales y notificaciones tardías al SIVIGILA, que reducen la velocidad y precisión para detectar patrones emergentes.
Con la nueva herramienta, la Subred busca anticiparse a los brotes antes de que se expandan, mitigando riesgos para la salud pública y reduciendo el impacto económico y social que suelen generar. El modelo integra datos de la base en línea de Urgencias y Emergencias, aplicando algoritmos de IA que permiten reconocer tendencias y proyectar escenarios con mayor rapidez y eficacia.
Innovación tecnológica y social
La propuesta fue diseñada como un prototipo interactivo en dos modalidades:
Este modelo no solo transforma la vigilancia epidemiológica, sino que también abre camino a una nueva forma de gestión pública: anticipatoria, basada en datos y con un fuerte componente de innovación social.
Retos y aprendizajes
El proceso enfrentó varios desafíos que reflejan la complejidad de incorporar IA al sector público:
Para superar estas barreras se aplicó una metodología de innovación abierta y ágil, basada en Design Thinking, Aprendizaje Basado en Retos y prototipado ágil, con ciclos iterativos de diseño, validación, implementación y evaluación.
Impacto esperado
El alcance de esta iniciativa es significativo:
Este proyecto demuestra que la inteligencia artificial no es un recurso lejano o exclusivo del sector privado, sino una herramienta estratégica para la innovación pública. Con él, la Subred Norte transita de una vigilancia epidemiológica reactiva a una predictiva, fortaleciendo la resiliencia institucional y contribuyendo a una Bogotá más preparada frente a los desafíos de la salud.
