El dengue sigue siendo un desafío de salud pública en Cali, Colombia, con ciclos de transmisión que afectan a miles de personas cada año. En respuesta a esta problemática, se ha desarrollado un proyecto innovador basado en inteligencia artificial para la predicción y prescripción de medidas preventivas contra esta enfermedad. Un aspecto clave de este proyecto es la implementación de un marco de monitoreo, evaluación y aprendizaje (ME&L) que permita medir su impacto y garantizar su efectividad.
Tras un proceso de selección riguroso, se analizaron múltiples propuestas para definir quién estaría a cargo de desarrollar este marco esencial. De las diez postulaciones recibidas, cinco no enviaron propuestas completas, mientras que dos se enfocaron en el modelo predictivo y prescriptivo en lugar del marco ME&L. Esto dejó en competencia a tres finalistas.
Cada propuesta fue evaluada por un grupo experto en medición de impacto social y salud pública. Se identificaron diferencias clave: algunas se centraron en herramientas como tableros de mando sin una estructura robusta para la medición de impacto, mientras que otras mostraban experiencia relevante, pero superaban el presupuesto disponible. Finalmente, una de ellas destacó por su trayectoria en América Latina, una metodología bien estructurada y un enfoque de género en salud pública, además de ajustarse a los recursos asignados.
Después de una evaluación detallada, se eligió a Cubo Social como la mejor opción para desarrollar el marco ME&L. Su trayectoria, metodología clara y enfoque integral fueron determinantes en la selección. Como siguiente paso, se solicitará una ampliación sobre su experiencia específica en temas de salud y se consolidará el plan de trabajo para su presentación ante la Fundación Rockefeller.
Este avance representa un paso crucial para asegurar que el modelo predictivo y prescriptivo para la prevención del dengue en Cali tenga un impacto medible y efectivo. Con la implementación del marco ME&L, se podrá evaluar en tiempo real el éxito de las estrategias aplicadas y hacer ajustes que optimicen los resultados en la lucha contra esta enfermedad.
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