Data Sentinel : Priorización de Activos de Datos
Califique este contenido
Sin votos (todavía)

Titulo + fecha de publicación

Denguard
Fecha de publicación: 13/07/2026

Denguard es una plataforma de soporte a decisiones clínicas y logísticas construida sobre el ecosistema colombiano de datos abiertos bajo el marco del concurso Datos al ecosistema 2026. Integra registros epidemiológicos históricos de SIVIGILA (datos.gov.co) con un modelo predictivo de aprendizaje automático para estimar la carga de dengue semana a semana en los 42 municipios del Valle del Cauca, y traduce esa predicción en órdenes de despacho priorizadas de acetaminofén y Lactato de Ringer desde el centro de distribución SECCIONED hacia cada punto de atención.

El sistema incorpora un agente conversacional con inteligencia artificial (Gemini, function calling real) capaz de responder preguntas sobre predicciones, urgencia logística e inventarios consultando directamente los datos del sistema — sin alucinaciones, sin improvisación. Toda la cadena está auditada bajo el estándar ALCOA+ con trazabilidad de hash MD5 por fuente, y diseñada para re-entrenamiento continuo a medida que el ecosistema de datos abiertos colombiano incorpore nuevos registros post-pandemia.

 

 

Departamento
VALLE DEL CAUCA
Municipio
CALI
Autor
Academia
Nombre del autor
Juan Pablo Guzman Molano
Tipo de producto
Detalles Big Data
Otros Datos Usados
Título
Datos de Vigilancia en Salud Pública de Colombia
Describa el impacto que genera el producto y/o servicio asociado a este uso de datos.
Colombia enfrenta brotes cíclicos de dengue con un patrón estructural: cuando los casos aumentan, los medicamentos ya no están. El desabasto no ocurre por falta de presupuesto sino por falta de anticipación — los sistemas de abastecimiento hospitalario reaccionan cuando el brote ya saturó la urgencia, comprando a precios de emergencia y poniendo en riesgo a los pacientes.
La solución
Denguard cierra la brecha entre el dato epidemiológico y la decisión logística. Es el primer sistema integrado que convierte la predicción de casos en una orden de despacho farmacéutico automatizada, dentro del ecosistema colombiano de datos abiertos 2026.
Licencia
Datos Abiertos
https://www.datos.gov.co/Salud-y-Protecci-n-Social/Datos-de-Vigilancia-en-Salud-P-blica-de-Colombia/4hyg-wa9d/about_data
Seleccione las categorías de impacto asociadas a su producto y/o servicio
Sociales
Económicas
Ambientales
Descripción de las categorias seleccionadas
Predicción epidemiológica — Un modelo Random Forest entrenado sobre 11 años de registros SIVIGILA (2007–2018, datos.gov.co) predice los casos de dengue para la próxima semana en cada uno de los 42 municipios del Valle del Cauca, con un error medio de 0.54 casos/semana y un R² de 0.928 en holdout temporal 2018. El modelo usa 8 variables: inercia epidemiológica de las últimas 3 semanas, media móvil de 4 semanas, codificación de estacionalidad (seno/coseno de semana epidemiológica) y perfil histórico del municipio.
Motor logístico de última milla — Cada predicción alimenta un motor que calcula en tiempo real el stock de seguridad dinámico (Z×σ×√LT, Chopra & Meindl 2016), el punto de reorden, la cantidad exacta a pedir de acetaminofén 500mg y Lactato de Ringer, el tiempo máximo de despacho y el costo de la orden. El sistema clasifica cada municipio en CRÍTICO, ALERTA o NORMAL y genera la lista de despacho priorizada para los 42 municipios del departamento en una sola vista.