Investigadores del Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico (CIUP) han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) para predecir zonas de riesgo ante eventos climáticos extremos como el friaje y las heladas. Esta metodología innovadora busca orientar la toma de decisiones en políticas públicas y, con ello, prevenir muertes y enfermedades en las regiones más vulnerables del país.
Cada año, más de siete millones de peruanos, en su mayoría habitantes de las regiones altoandinas y selváticas, se ven afectados por los devastadores efectos de las heladas y el friaje. Esta realidad se agudiza al considerar las trágicas consecuencias directas sobre la salud de la población, especialmente en los sectores más vulnerables. Por ejemplo, en los últimos meses, se han registrado al menos 182 muertes por neumonía relacionadas con las bajas temperaturas, y la mayoría de estas víctimas son niños menores de cinco años.
Frente a esta crítica situación, un grupo de investigadores del Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico (CIUP) ha propuesto una solución innovadora y proactiva, alejada del enfoque reactivo tradicional. Se trata de una metodología que utiliza la inteligencia artificial para anticipar los escenarios de riesgo y ofrecer una guía sólida para la formulación de políticas públicas más efectivas. El objetivo central de este estudio es pasar de la reacción al desastre a la anticipación, identificando las zonas más críticas antes de que ocurran las tragedias.
La herramienta, desarrollada por el CIUP, emplea una técnica de IA conocida como mapas auto-organizados o Self-Organizing Maps (SOM), la cual es una red neuronal que agrupa datos similares mientras respeta su estructura espacial. A través del análisis de datos abiertos provenientes del Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres (Cenepred) y el Ministerio de Salud, la metodología identifica patrones ocultos en variables críticas como las tasas de infecciones respiratorias agudas (IRA), neumonías, mortalidad infantil, acceso a servicios de salud y niveles de desnutrición crónica.
«En lugar de reaccionar al desastre, buscamos anticiparnos. La IA nos permite construir perfiles de vulnerabilidad y generar mapas dinámicos que alerten sobre las zonas más críticas antes de que ocurran tragedias», explicó Álvaro Talavera, investigador del CIUP, destacando la capacidad predictiva de la herramienta. El estudio permitió a los investigadores identificar cuatro grupos de distritos vulnerables, o clústeres, que muestran contrastes notables en sus niveles de susceptibilidad.
Un ejemplo claro de esta diferenciación se observa en el distrito de Pucará, en la región de Junín, que presenta una letalidad por neumonía del 33% y, por lo tanto, se ubica en el clúster más vulnerable. Otros distritos, aunque con una alta incidencia de IRA, registran una menor mortalidad, lo que sugiere diferencias en la infraestructura de salud o en la calidad de la atención médica disponible.
Para simplificar la información y hacerla accesible a las autoridades y a la ciudadanía en general, los investigadores crearon un índice único de vulnerabilidad. Este índice, elaborado mediante una técnica de inferencia difusa, resume múltiples indicadores en una sola medida comprensible. La existencia de esta medida simplificada resulta crucial para la asignación eficiente de recursos, permitiendo la priorización de la entrega de kits de abrigo, el despliegue de brigadas médicas o la instalación de centros de atención temporal en las áreas que más lo necesitan.
Esta propuesta cobra una relevancia particular en el contexto actual, donde el cambio climático ha incrementado la frecuencia y la intensidad de los fenómenos meteorológicos extremos, como las heladas y el friaje. Adicionalmente, la actual crisis fiscal del país obliga a los gobiernos a tomar decisiones informadas y priorizar las inversiones en salud basándose en evidencia sólida. «La política pública basada en datos no solo es más eficiente, también es más justa», enfatizó el equipo de investigación del CIUP, subrayando el valor de su enfoque.
La iniciativa del CIUP no solo busca generar conocimiento, sino también aportar soluciones a problemas urgentes del país. Este enfoque se alinea con los compromisos del Perú ante la Estrategia Internacional para la Reducción de Desastres (UNDRR) y abre la puerta a la integración de la IA y el Big Data en la planificación territorial, la salud preventiva y la respuesta humanitaria. Como concluyó Talavera, «Frente al frío extremo, la inteligencia puede —literalmente— salvar vidas».
La investigación será presentada como parte de Agenda 2026, una iniciativa del CIUP que incluirá 16 papers y 16 policy briefs sobre temas clave para el desarrollo de Perú, con propuestas de solución concretas. El lanzamiento de este importante programa se llevará a cabo el próximo 25 de septiembre en la Universidad del Pacífico.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
