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MODELADO PREDICTIVO
DE BROTES DE DENGUE

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Modelado predictivo de brotes de dengue con IA

Aplicación de machine learning y datos satelitales para predecir zonas de propagación epidemiológica.

En este desarrollo se implementaron algoritmos de aprendizaje automático para procesar imágenes satelitales y datos meteorológicos. El objetivo es identificar patrones espaciales y temporales que preceden a los brotes de dengue en áreas urbanas y periurbanas, permitiendo a los sistemas de salud pública intervenir de manera anticipada.

OBJETIVOS CLAVE

  • —Desarrollar un modelo de machine learning con un 85% de precisión predictiva.
  • —Integrar datos de humedad, temperatura y densidad poblacional en tiempo real.
  • —Crear una plataforma de alerta temprana para autoridades sanitarias locales.

MÉTRICAS DE IMPACTO

85%PRECISIÓN PREDICTIVA
4VARIABLES CLIMÁTICAS
10+CIUDADES MONITOREADAS

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