Problema
Las intervenciones suelen activarse después de detectar casos clínicos, cuando el brote ya está creciendo.
Salud global · Modelado espacial
MalariaSentinel
Un sistema de apoyo a decisiones que conecta datos ambientales, simulación de mosquitos y mapas mensuales de riesgo. Ghana es la primera región objetivo.
David FlorezParticipante
GhanaPrimera región objetivo
Apache 2.0Licencia abierta
517 commitsInstantánea pública · 20/09/2026
Pasar de reaccionar a brotes a priorizar antes de que se expandan
Contexto
Existen datos de clima, humedad y vegetación, pero faltan herramientas accesibles que los conviertan en decisiones locales.
Hipótesis
Una simulación ambiental puede ayudar a identificar microzonas con mayor probabilidad de convertirse en hotspots.
Solución
Motor basado en agentes, pipeline estable, automatización HPC/cloud, exploración de datos y un orquestador multiagente.
Resultado
Infraestructura reproducible para entrenar, predecir y generar mapas mensuales de riesgo con un sustituto neuronal rápido.
Límites y futuro
Es apoyo a decisiones, no predicción clínica. Requiere validación local, datos actualizados y colaboración sanitaria en cada región.
DF
David FlorezParticipante · Becas ANFAIA 2026
Mentoría: equipo ANFAIA; desglose nominal pendiente de publicación. Evidencia: README y arquitectura pública.