Análisis y modelado predictivo de intentos de suicidio en el distrito de Medellín

Abstract

El suicidio constituye un grave problema de salud pública que impacta a personas de todas las edades y contextos socioeconómicos. Su recurrencia representa un desafío adicional en la prevención. En el distrito de Medellín, factores como la desigualdad, el desempleo y los antecedentes psiquiátricos aumentan la vulnerabilidad, especialmente entre adolescentes y adultos jóvenes. Ante esta situación, el presente trabajo analiza datos del Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública (SIVIGILA) del período 2018-2022 y utiliza técnicas avanzadas de modelado predictivo, como Random Forest para identificar de manera temprana a las personas con alto riesgo de reintento suicida. Este enfoque busca contribuir al diseño de estrategias de estrategias de salud mental más efectivas y focalizadas, apoyando la toma de decisiones de instituciones y profesionales de la salud en la prevención del suicidio en Medellín.