evidoria

← Back to browse

Good practice

Centro de Inteligencia en Salud de Ruanda — Plataforma de IA para vigilancia epidemiológica en tiempo real y planificación de inversiones sanitarias

Rwanda · Kigali · See the Rwanda profile

El Ministerio de Salud de Ruanda construyó un Sistema Operativo de Salud con IA que integra historias clínicas, DHIS2 y logística. El Centro de Inteligencia en Salud (inaugurado en abril de 2025) predice brotes con 3 meses de anticipación; 125+ puestos de salud digitalizados; calidad de datos >85%; satisfacción del personal subió del 60% al 80%.

125 posts
Puestos de salud rurales digitalizados (as of April 2025)
85 % (minimum)
Calidad de los datos (integridad, puntualidad, precisión) (as of April 2025)
60 %
Satisfacción del personal sanitario, valor de referencia (before rollout)
80 %
Satisfacción del personal sanitario, tras el Health Intelligence Centre (as of April 2025)
3 days/month
Tiempo de personal clínico ahorrado al mes gracias a la reducción de informes manuales
3 months
Antelación de la predicción de brotes
95 minutes
Tiempo medio de desplazamiento a un centro de salud (referencia 2010) (2010)
47 minutes
Tiempo medio de desplazamiento a un centro de salud (2020) (2020)
30 minutes
Meta de tiempo medio de desplazamiento a un centro de salud (target)
Centro de Inteligencia en Salud de Ruanda — Plataforma de IA para vigilancia epidemiológica en tiempo real y planificación de inversiones sanitarias

Details

Maturity
Scaling
Promoter
Ministry of Health, Rwanda
Period
2022–present
Keywords
digital health, disease surveillance, geospatial AI, health data systems, rural primary care, sub-Saharan Africa

Context

El Ministerio de Salud de Ruanda, en colaboración con el socio tecnológico Sand Technologies y el socio de implementación Society for Family Health, ha construido una infraestructura de salud digital de varias capas que abarca a la población mayoritariamente rural del país. En su núcleo se encuentra el Rural Health Operating System (RHOS), una plataforma impulsada por IA que conecta datos antes fragmentados procedentes de historias clínicas electrónicas (eBuzima, cEMR), el sistema de logística (eLMIS), la vigilancia de enfermedades (DHIS2), el seguimiento de la salud poblacional (WelTel) y el registro civil (CRVS) en una única vista procesable. Más de 125 puestos de salud rurales han sido digitalizados con historias clínicas electrónicas, conectividad satelital Starlink y energía solar. El programa está en marcha desde 2022.

Objectives

El programa busca dotar al sistema de salud de Ruanda de una visibilidad unificada y en tiempo real sobre los patrones de enfermedad, la prestación de servicios y la salud poblacional en un país mayoritariamente rural. Un objetivo central es detectar y anticipar brotes de enfermedades con mayor antelación, con herramientas predictivas diseñadas para señalar brotes hasta con tres meses de antelación. Un objetivo complementario, perseguido a través de la Healthcare Investment Planning Tool, es ayudar a los planificadores a identificar 'desiertos sanitarios' y ubicaciones óptimas para clínicas, en pos de la meta nacional de que todos los ciudadanos vivan a 30 minutos de un centro de salud.

Activities

Las actividades de implementación incluyeron la digitalización de más de 125 puestos de salud rurales con historias clínicas electrónicas, conectividad a internet vía satélite y energía solar, además de la integración de varios sistemas nacionales de datos existentes en la plataforma unificada RHOS. El Health Intelligence Centre (HIC) fue inaugurado formalmente por el ministro de Salud, el Dr. Sabin Nsanzimana, el 3 de abril de 2025 durante la Global AI Summit for Africa, y funciona como la plataforma nacional para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. También se construyó una Healthcare Investment Planning Tool basada en el conjunto de datos satelitales Open Buildings de Google para apoyar la planificación de la ubicación de centros de salud.

Results

La calidad de los datos en los sistemas conectados superó el 85% en integridad, puntualidad y precisión, y la satisfacción del personal sanitario aumentó del 60% al 80%. La reducción de los informes manuales ha liberado al personal clínico aproximadamente tres días al mes. El Health Intelligence Centre ya se ha utilizado para identificar los factores de la mortalidad materna, dirigir con mayor precisión los recursos de prevención del VIH, examinar a gran escala a los contactos domiciliarios de pacientes con tuberculosis y mantener la vigilancia de brotes de mpox. La Healthcare Investment Planning Tool ha reducido los ciclos de planificación de la ubicación de centros de salud, de semanas de trabajo de campo a minutos, apoyando el objetivo de Ruanda de reducir el tiempo medio de desplazamiento a un centro de salud desde los 95 minutos de 2010 y los 47 minutos de 2020 hacia una meta de 30 minutos.

Conclusions

Sand Technologies planea extender el modelo del Rural Health Operating System a al menos seis países africanos adicionales para finales de 2025 y a más de veinte para 2030. No obstante, todas las cifras de rendimiento reportadas hasta la fecha proceden del implementador y del Ministerio de Salud, y aún no se ha publicado ninguna evaluación académica independiente de las mejoras en los resultados de salud de este sistema, lanzado en abril de 2025.

Implementation

Indicative cost
High (€500k–€5M)
Time to results
Long (> 3 years)
Staffing & skills
Rwanda Ministry of Health as programme owner and national policy authority, with ministerial-level leadership (inauguration led by the Minister of Health), Sand Technologies as technology/AI implementation partner providing the Rural Health Operating System platform, Society for Family Health as an implementation partner supporting rollout, Frontline health workers at digitised rural health posts using the EMR and reporting tools

Conditions for success

  • Reliable connectivity at rural health posts, provided via Starlink satellite internet
  • Power availability at rural sites, provided via solar installations
  • Interoperability across existing national data systems (eBuzima/cEMR, eLMIS, DHIS2, WelTel, CRVS) to enable a unified data layer
  • High-level government sponsorship and cross-ministerial coordination to sustain a national rollout

Where it fits

Governance type
national government-led, with private-sector technology partner
Scale
national (125+ rural health posts, expanding)
Income level
low-income country

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

Attachments

Similar practices you may find useful