Sistema de Alerta Temprana de Dengue con IA — Previsión de Brotes por Aprendizaje Automático de la NEA de Singapur

La National Environment Agency de Singapur, junto con la NUS y la NTU, desarrolló un sistema de aprendizaje automático (regresión LASSO) que pronostica el número semanal de casos de dengue con hasta tres meses de antelación, entrenado con datos de 2001-2010 y validado con datos de 2011-2012 en doce submodelos semanales, utilizando más de 200 series de variables predictoras.

Durante la grave epidemia de 2013 (22,170 casos), el modelo pronosticó un pico de 863 casos en la semana 26, frente a un pico observado de 842 casos la semana siguiente, con un MAPE del 17% en el horizonte de una semana, que subió al 24% a los tres meses — superando a los modelos de referencia SARIMA/regresión step-down (~29% de MAPE a los tres meses). El pronóstico temprano permitió a las autoridades lanzar campañas de prevención aproximadamente dos meses antes y priorizar su red de vigilancia Gravitrap de unos 50,000 dispositivos.