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Buena práctica Importada

3S — La plataforma de Una Sola Salud de Senegal, asistida por IA, reduce en un 39 % el tiempo de alerta de enfermedades

Senegal · Podor · Ver el perfil de Senegal

Evidencia: Observacional / pre-post Top 62% 53/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

El Ministerio de Salud de Senegal probó la plataforma 3S —chatbot Taggàt, alerta Jottali, panel Gëstu— en tres distritos, con 330 alertas de enfermedades zoonóticas en 2025 y un tiempo de detección reducido de 4,6 a 2,8 días, según un estudio revisado por pares.

330
Alertas emitidas (Apr-Oct 2025)
144 (43.6%)
Alertas validadas (Apr-Oct 2025)
-39 %
Reducción en el tiempo medio de detección (Apr-Oct 2025)
4.6 to 2.8 days
Tiempo medio de detección, antes vs. después
3S — La plataforma de Una Sola Salud de Senegal, asistida por IA, reduce en un 39 % el tiempo de alerta de enfermedades

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
Ministry of Health and Social Action, Vaccine Surveillance and Response Division (with AI4PEP)
Período
2025
Palabras clave
public health, One Health, epidemic surveillance, community health

Contexto

Senegal enfrenta brotes recurrentes de enfermedades zoonóticas, como la fiebre del Valle del Rift, que a menudo se propagan silenciosamente antes de que la vigilancia oficial las detecte. El Ministerio de Salud y Acción Social, junto con la red de investigación AI4PEP, construyó la plataforma 3S One Health.

Actividades

Se pilotaron tres módulos vinculados en los distritos sanitarios de Podor, Kédougou y Pikine: Taggàt (chatbot de IA para identificar síntomas), Jottali (alertas comunitarias) y Gëstu (panel de monitorización).

Resultados

Entre abril y octubre de 2025 se emitieron 330 alertas, de las cuales 144 (43,6%) fueron validadas. El reporte digital redujo el tiempo medio de detección en un 39%, de 4,6 a 2,8 días, con algunas señales detectadas hasta diez días antes de la confirmación oficial.

Conclusiones

Persisten limitaciones operativas reales: un retraso medio de validación de alertas de 34,1 horas y retrasos rurales de investigación de 48 a más de 72 horas, con la confirmación de laboratorio aún tardando de cuatro a cinco días — la capa de IA acelera la detección, pero la cadena de respuesta en torno a ella sigue siendo un cuello de botella.

Implementación

Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — Not disclosed; a three-district pilot deployment.
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año) — Piloted April-October 2025 (7 months).
Personal y competencias
Ministry of Health Vaccine Surveillance and Response Division, AI4PEP research network, Community reporters

Condiciones para el éxito

  • Community-level chatbot access lowering the barrier to reporting suspected cases
  • Cross-border district selection covering high-risk zones (Mauritania border, mining border region, urban Dakar)

Modos de fallo comunes

  • 34.1-hour average alert-validation delay and multi-day rural investigation delays remain bottlenecks
  • Laboratory confirmation still takes four to five days

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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