Aplicación de la metodología CRISP-DM para la identificación temprana de anomalías en eventos de Infección Respiratoria Aguda Grave (IRAG) Inusitada en Bogotá

Abstract

El presente proyecto de grado desarrolla un sistema de vigilancia sindrómica inteligente para la identificación temprana de anomalías epidemiológicas por Infecciones Respiratorias Agudas (IRA) en Bogotá, abarcando el periodo 2009-2024. Ante las limitaciones de los métodos estadísticos tradicionales, que suelen ser reactivos y dependientes de grandes volúmenes de casos, esta investigación propone un cambio de paradigma hacia una vigilancia basada en el riesgo y el perfil demográfico. Bajo la metodología CRISP-DM, el estudio integró técnicas avanzadas de ciencia de datos en tres dimensiones críticas: Normalización Estratégica: Se neutralizó el sesgo histórico de reportes masivos en adultos mediante una ponderación por relevancia etaria, permitiendo que el sistema priorice la vulnerabilidad en la primera infancia e infancia. Modelado y Benchmarking: Se implementó el algoritmo de aprendizaje no supervisado Isolation Forest, validando su robustez mediante una comparación (benchmarking) con el modelo Local Outlier Factor (LOF). Este proceso permitió identificar un "Core de Inestabilidad" de alta confianza y caracterizar 886 eventos anómalos que rompen la estacionalidad y el perfil esperado en la ciudad. Validación Operativa: Al contrastar los resultados con el estándar epidemiológico tradicional (+2σ), el modelo demostró una precisión del 18.06% en la captura de picos de volumen, pero, fundamentalmente, reveló un 82% de alertas adicionales invisibles para la estadística convencional. Los resultados culminan en la identificación de Nodos y periodos centinela, proporcionando a la Secretaría Distrital de Salud una herramienta de auditoría dirigida y optimización de recursos. En conclusión, el sistema no solo identifica brotes conocidos, sino que actúa como un centinela preventivo que detecta rupturas silenciosas en la firma epidemiológica, fortaleciendo la toma de decisiones y la protección de la población pediátrica en el Distrito Capital. Palabras clave: Vigilancia Sindrómica, Aprendizaje No Supervisado, Isolation Forest, CRISP-DM, Salud Pública, IRA, Anomalías Epidemiológicas, Bogotá.