Salud Planetaria Operacional: El Futuro de la Vigilancia Epidemiológica

El brote de dengue en México 2024 dejó 300,000 casos confirmados y 150 muertes. Autoridades sanitarias admitieron que los sistemas tradicionales de vigilancia llegaron tarde: cuando se detectó el brote, el mosquito Aedes aegypti ya había colonizado 45% de áreas urbanas vulnerables.

¿Y si pudiéramos predecir el brote 6 semanas antes?

El Problema: Vigilancia Epidemiológica Reactiva

Modelo Tradicional

Reporte de casos: Paciente acude a clínica → diagnóstico → notificación (7-14 días de retraso)
Investigación de campo: Brigadas visitan zona → encuestas casa por casa (3-5 días)
Fumigación: Si casos >5/10,000 hab → operativo de nebulización (2-3 días)
Resultado: Vector ya se reprodujo y dispersó. Brote fuera de control.

Costos del Enfoque Reactivo

México 2024: $2,800 MDD en atención médica + pérdida productividad
Brasil 2023: 1.6 millones de casos, colapso hospitalario en 12 estados
Argentina 2024: Primera epidemia de dengue en zona templada (cambio climático)

La Solución: Módulo EpiTech (M2) + WasteTech

Nuestro sistema combina 3 capas de inteligencia geoespacial:

1. Detección Automatizada de Basurales (WasteTech)

Tecnología

Imágenes satelitales: Sentinel-2 (10m) + PlanetScope (3m) + drones (5cm)
Deep Learning: Arquitectura U-Net++ entrenada con 50,000 basurales etiquetados
Fusión multimodal: RGB + NIR + térmico (basura orgánica genera calor)

Métricas de Detección

Precisión: 92% en basurales >100 m²
Tasa falsos positivos: <3% (filtra construcciones, invernaderos)
Actualización: Semanal (nubes permitidas <40%)

Output

Mapa vectorial con:

Ubicación GPS de cada basural
Tamaño (m²)
Antigüedad estimada (análisis multitemporal)
Tipo de residuos dominante (orgánico/inorgánico/mixto)

2. Modelo Predictivo ST-GNN (Spatio-Temporal Graph Neural Network)

¿Por Qué Graph Neural Networks?

Las enfermedades vectoriales no se dispersan de forma aleatoria. Siguen redes de conectividad espacial:

Calles y avenidas (flujo de personas)
Rutas de transporte público (buses, metro)
Cuencas hidrológicas (mosquitos siguen agua estancada)

ST-GNN modela estas relaciones como un grafo:

Nodos: Colonias/barrios con atributos (población, basurales, casos históricos)
Aristas: Conexiones ponderadas por flujo humano + proximidad ecológica
Dinámica temporal: Cada nodo tiene historial de 12 semanas

Variables de Entrada (Feature Engineering)

Epidemiológicas:

Casos confirmados últimas 12 semanas (rezagos)
Tasa de incidencia (casos/10,000 hab)
Serotipo circulante (DENV-1, DENV-2, DENV-3, DENV-4)

Ambientales:

Precipitación acumulada 4 semanas (fuente: CHIRPS)
Temperatura mínima/máxima (óptimo Aedes: 22-30°C)
Humedad relativa (MODIS)

Socioambientales:

Densidad de basurales por km² (detección WasteTech)
Índice de hacinamiento (INEGI)
Cobertura de agua potable (proxy: pipas/mes)

Movilidad:

Matriz origen-destino (Google Mobility + telefonía celular)
Índice de conectividad (PageRank del grafo urbano)

Arquitectura del Modelo

class DengueSTGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, node_features=15, hidden_dim=64, num_layers=3):
        # Layer 1: Spatial convolution (vecindario inmediato)
        self.gcn1 = GCNConv(node_features, hidden_dim)
        
        # Layer 2: Temporal convolution (ventana 4 semanas)
        self.lstm = LSTM(hidden_dim, hidden_dim, num_layers=2)
        
        # Layer 3: Attention mechanism (prioriza nodos críticos)
        self.attention = MultiHeadAttention(hidden_dim, heads=4)
        
        # Output: Probabilidad de brote próximas 6 semanas
        self.fc = Linear(hidden_dim, 6)  # 6 predicciones semanales

Entrenamiento

Dataset: 8 años de datos (2016-2024), 4,200 colonias en zona metropolitana
Validación: Leave-one-out temporal (entrena 2016-2022, valida 2023-2024)
Métrica: F1-Score = 0.87 para predicción +6 semanas

3. Sistema de Alerta Temprana

Output del Modelo

Para cada colonia/barrio:

Riesgo epidemiológico: Bajo / Moderado / Alto / Crítico
Probabilidad de brote: 0-100% (threshold: >60% = intervención)
Fecha estimada: Semana epidemiológica del pico
Confianza: Intervalo 95%

Acciones Automatizadas

Riesgo CRÍTICO (>80%):

Alerta SMS a Jurisdicción Sanitaria
Orden de trabajo a brigada de fumigación (geolocalizada)
Notificación a centro de salud local (preparar insumos)

Riesgo ALTO (60-80%):

Programar descacharrización (retiro de cacharros)
Activar promotores de salud comunitaria
Monitoreo larvario intensivo (ovitrampas)

Riesgo MODERADO (40-60%):

Campaña de comunicación en redes sociales
Entrega de repelente/mosquiteros (población vulnerable)

Caso Real: Piloto en Acapulco, Guerrero

Contexto

Población: 850,000 habitantes
Problema: Dengue endémico, brotes anuales (temporada lluvias)
Desafío: 1,200+ basurales sin registro, recursos limitados (2 camiones fumigadores)

Implementación (Marzo-Septiembre 2024)

Fase 1: Mapeo de Basurales (2 semanas)

Detección WasteTech: 1,347 basurales identificados
Priorización: Top 200 por riesgo epidemiológico (densidad poblacional + casos históricos)

Fase 2: Entrenamiento Modelo (4 semanas)

Integración datos SSA: 12,500 casos 2016-2023
Calibración ST-GNN con datos Acapulco
Validación retrospectiva: F1 = 0.84

Fase 3: Predicción y Intervención (16 semanas)

Alertas semanales a Jurisdicción Sanitaria 07
Fumigación preventiva en 45 colonias de alto riesgo
Retiro de 850 toneladas de basura en zonas críticas

Resultados

Métrica	2023 (sin EpiTech)	2024 (con EpiTech)	Reducción
Casos confirmados	4,850	1,920	-60%
Hospitalizaciones	380	95	-75%
Muertes	12	2	-83%
Costo operativo	$45M MXN	$18M MXN	-60%

ROI: Por cada peso invertido en EpiTech, se ahorran $4.2 en atención médica y pérdida productividad.

Expansión: Más Allá del Dengue

Zika y Chikungunya

Mismo vector (Aedes), misma infraestructura. Modelos ya entrenados.

COVID-19 y Variantes Futuras

ST-GNN adaptado para modelar dispersión aérea + superspreading events.

Enfermedades de Transmisión Hídrica

Cólera, leptospirosis → basurales + análisis hidrológico (Módulo M3: LandTech).

Integración con Módulo 0 (Cumplimiento ASG)

Empresas con operaciones en zonas endémicas pueden:

Reportar ESG: “Contribuimos a reducción X% de casos dengue en comunidad Y”
Certificaciones: ISO 45001 (Salud ocupacional) requiere control de vectores
Responsabilidad social: Donación de tecnología a gobiernos locales

El Futuro: One Health y Digital Twins

One Health = Salud Humana + Animal + Ambiental

Nuestro sistema integra:

Vigilancia veterinaria: Rabia, leptospirosis en fauna urbana
Calidad ambiental: Basurales → contaminación suelo/agua
Cambio climático: Expansión de vectores a zonas antes no endémicas

Digital Twin de Ciudades

Creamos réplicas digitales de metrópolis que simulan:

Escenarios “¿qué pasaría si?” (ej: huracán + colapso recolección basura)
Impacto de políticas públicas (ej: ley prohibición plásticos de un solo uso)
Co-beneficios salud-clima (ej: áreas verdes reducen temperatura + mosquitos)

Conclusión: De Reactivo a Predictivo

La salud pública del siglo XXI no puede depender de hospitales saturados y fumigación tardía. EpiTech + WasteTech representan el cambio de paradigma:

✅ Anticipación: Predecir antes que reaccionar
✅ Precisión: Intervenir donde más impacto
✅ Eficiencia: Hacer más con menos recursos

¿Tu ciudad está lista para la próxima epidemia?

Recursos

Contáctanos: epitech@rubisco.science

EpiTech: Cómo la IA Geoespacial Predice Brotes de Enfermedades Vectoriales