MODELO PREDICTIVO BASADO EN FACTORES
CLIMÁTICOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE ÁREAS Y
PERIODOS DE ALTA VULNERABILIDAD A MORDEDURAS
DE SERPIENTE EN ZAMORA CHINCHIPE, ECUADOR
A PREDICTIVE MODEL BASED ON CLIMATIC FACTORS TO
IDENTIFY AREAS AND PERIODS OF HIGH VULNERABILITY
TO SNAKEBITES IN ZAMORA CHINCHIPE, ECUADOR
Marlon Eduardo Jiménez Abad
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
Byron Efrén Serrano Ortega
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
Dora Thalía Ruilova Córdova
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
Geovanna Elizabeth Herrera Serrano
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
Pablo Fernando Carrión Martinez
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
pág. 11846
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.16762
Modelo Predictivo Basado en Factores Climáticos para la Identificación de
Áreas y Periodos de Alta Vulnerabilidad a Mordeduras de Serpiente en
Zamora Chinchipe, Ecuador
Marlon Eduardo Jiménez Abad1
marlon.jimenez@unl.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-1185-9208
Universidad Nacional de Loja
Ecuador
Byron Efrén Serrano Ortega
byron.serrano@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-5977-3599
Universidad Nacional de Loja
Ecuador
Dora Thalía Ruilova Córdova
dora.ruilova@unl.edu.ec
https://orcid.org/0009-0007-7623-9041
Universidad Nacional de Loja
Ecuador
Geovanna Elizabeth Herrera Serrano
geovanna.herrera@unl.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-6008-6294
Universidad Nacional de Loja
Ecuador
Pablo Fernando Carrión Martinez
pablo.f.carrion@unl.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-0659-6453
Universidad Nacional de Loja
Ecuador
RESUMEN
Las mordeduras de serpiente representan una emergencia sanitaria con riesgo de discapacidad
permanente y gran mortalidad, constituyéndose como una prioridad dentro de las enfermedades
tropicales desatendidas debido a su impacto en los sistemas de salud. Este estudio analiza la relación
entre factores climáticos y mordeduras de serpiente, desarrollando un modelo predictivo para la
identificación de áreas y períodos de alta vulnerabilidad a mordeduras de serpiente en Zamora
Chinchipe, Ecuador. Se realizó un análisis cuantitativo correlacional, con diseño transversal y
retrospectivo, utilizando datos de 683 casos de mordeduras de serpiente y registros climáticos históricos
entre 2014 y 2023. Los resultados evidenciaron que la ocurrencia de mordeduras de serpiente está
asociada con temperaturas templadas, alta precipitación y niveles elevados de humedad. Se diseñó un
modelo basado en Random Forest, optimizado con SMOTE y Grid Search, que alcanzó una exactitud
del 77% y un AUC de 0,86, mostrando estabilidad en la predicción de áreas y períodos de mayor riesgo.
Estos hallazgos resaltan la utilidad de los modelos predictivos en la planificación sanitaria, facilitando
la distribución de recursos y el diseño de estrategias preventivas para mitigar el impacto de las
mordeduras de serpiente en la región.
Palabras clave: mordeduras de serpiente, clima, predicción, epidemiología, salud pública
1 Autor principal.
Correspondencia: marlon.jimenez@unl.edu.ec
pág. 11847
A predictive Model Based on Climatic Factors to Identify Areas and
Periods of High Vulnerability to Snakebites in Zamora Chinchipe, Ecuador
ABSTRACT
Snakebites represent a public health emergency, posing a risk of permanent disability and high
mortality. Due to their impact on health systems, they are considered a priority among neglected tropical
diseases. This study analyzes the relationship between climatic factors and snakebites, and develops a
predictive model to identify areas and periods of high vulnerability in Zamora Chinchipe, Ecuador. A
quantitative correlational analysis was conducted using a cross-sectional and retrospective design, based
on data from 683 snakebite cases and historical climate records from 2014 to 2023. The results indicate
that snakebite occurrence is associated with temperate temperatures, high precipitation, and elevated
humidity levels. A Random Forest-based model, optimized with SMOTE and Grid Search, was
developed, achieving an accuracy of 77% and an AUC of 0.86, demonstrating stability in predicting
high-risk areas and periods. These findings underscore the importance of predictive models in health
planning, facilitating resource allocation and the development of preventive strategies to mitigate the
impact of snakebites in the region.
Keywords: snakebites, climate, prediction, epidemiology, public health
Artículo recibido 05 febrero 2025
Aceptado para publicación: 28 febrero 2025
pág. 11848
INTRODUCCIÓN
Las mordeduras de serpiente, también denominadas accidentes ofídicos, constituyen una emergencia
sanitaria cuando implican la inoculación de veneno. Este fenómeno puede provocar una amplia gama
de signos y síntomas de gravedad variable debido a los cambios fisiopatológicos inducidos por las
sustancias tóxicas presentes en el veneno (Chavez García et al., 2019). Entre las principales
complicaciones se puede presentar insuficiencia renal aguda, insuficiencia respiratoria aguda, shock
hemodinámico, infecciones locales, síndrome compartimental y gangrena, las cuales pueden resultar en
discapacidad permanente y elevado riesgo de mortalidad (Maguiña-Vargas et al., 2020).
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2023), las mordeduras de serpiente afectan cada año
a aproximadamente 5,4 millones de personas en todo el mundo. De estas, alrededor de 2,7 millones
presentan complicaciones clínicas graves, 137 880 mueren y más de 400 000 quedan con amputaciones
o discapacidades permanentes. Este problema afecta principalmente a personas de comunidades rurales
en países con bajos recursos económicos y representa un grave problema de salud pública,
catalogándose como una prioridad dentro de las enfermedades tropicales desatendidas, con alta carga
para los sistemas de salud.
Las serpientes son reptiles poiquilotérmicos, es decir, que dependen de fuentes de calor externas para
regular su temperatura corporal, lo que hace que el clima desempeñe un papel crucial en varias de sus
funciones biológicas, influyendo directamente en su comportamiento y supervivencia (Crowell et al.,
2021).
Estudios previos han encontrado una correlación positiva entre variables climáticas y la prevalencia de
casos de mordeduras de serpiente. Por ejemplo, en Estados Unidos, Landry et al. (2023) reportaron que
el aumento de 1 °C en la temperatura máxima diaria se asocia positivamente con una mayor
probabilidad de mordeduras de serpiente. En Brasil, Ferreira et al. (2020) observaron que el aumento
de 1 g/kg en la humedad conlleva un incremento de 24 % en el riesgo de mordeduras de serpiente. En
Colombia, Bravo-Vega et al. (2022) identificaron que la precipitación es un factor determinante en el
aumento de la incidencia de mordeduras de serpiente en regiones en donde existen estaciones secas
marcadas.
pág. 11849
De forma similar, en la Amazonia Ecuatoriana, Ochoa Andrade (2020) y Calvopiña et al. (2023)
encontraron que la mayor frecuencia de mordeduras de serpiente ocurre durante los meses con mayores
precipitaciones, sugiriendo una tendencia estacional para estos accidentes.
La provincia de Zamora Chinchipe, ubicada al sur de la región Amazónica del Ecuador, presenta un
clima de tipo tropical con una temperatura promedio de 30 °C y con precipitaciones que alcanzan hasta
2 800 mm. Además, esta provincia presenta una densa cobertura vegetal con el 71,24 % de su territorio
cubierto por bosques (Plan de desarrollo y ordenamiento territorial de Zamora Chinchipe, 2019). Estas
características crean un hábitat ideal para la proliferación y supervivencia de diversas especies de
serpientes, lo que puede explicar un mayor registro de casos de mordeduras en comparación con otras
provincias de la región. Sin embargo, no existen investigaciones locales que analicen en profundidad la
relación entre los factores climáticos y la ocurrencia de mordeduras de serpiente en esta zona, limitando
la implementación de estrategias preventivas basadas en evidencia.
Dada la importancia de este problema de salud pública, el presente estudio tiene como objetivo general
desarrollar un modelo predictivo basado en factores climáticos para la identificación de áreas y periodos
de alta vulnerabilidad a mordeduras de serpiente en la provincia de Zamora Chinchipe. Para ello, se
establecen los siguientes objetivos específicos: analizar la relación temporal entre factores climáticos
(temperatura, precipitación y humedad) y casos de mordeduras de serpiente en la provincia de Zamora
Chinchipe entre 2014 y 2023, y diseñar un modelo de aprendizaje automático que permita predecir áreas
y períodos de mayor vulnerabilidad a mordeduras de serpiente en la provincia.
METODOLOGÍA
La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, correlacional, con un diseño transversal y
retrospectivo. Los datos sobre mordeduras de serpiente y registros climáticos fueron obtenidos de la
Gaceta Epidemiológica Zona 7 de la Universidad Nacional de Loja. Se incluyeron todos los casos
registrados con información completa, excluyéndose aquellos con datos incompletos o inconsistentes.
En total, se analizaron 683 casos de mordedura de serpientes registrados en la provincia de Zamora
Chinchipe entre 2014 y 2023, junto con registros históricos de temperatura, precipitación y humedad
relativa.
pág. 11850
Para el procesamiento de los datos, se verificó la integridad y completitud, realizando control de calidad
y corrección de valores atípicos. Los registros fueron consolidados en una base de datos en Microsoft
Excel y posteriormente migrados a la versión 27 del Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales
(IBM® SPSS), donde se realizó un análisis de tendencias temporales mediante gráficos, con el fin de
identificar patrones estacionales de los casos de mordeduras de serpiente en relación con los factores
climáticos.
Para construir el modelo predictivo, se implementó un modelo de aprendizaje automático utilizando
Random Forest Classifier, un algoritmo de ensamblado basado en árboles de decisión, adecuado para
manejar datos no lineales, mejorar la precisión y reducir el sobreajuste, haciéndolo adecuado para el
análisis inferencial de mordeduras de serpiente. Se emplearon como variables predictoras el mes,
cantón, precipitación, temperatura mínima, temperatura máxima, temperatura media y humedad
relativa, mientras que la variable objetivo fue de tipo dicotómico: presencia o ausencia de mordeduras
de serpiente.
La base de datos fue analizada mediante Google Colab, utilizando librerías especializadas de Python
(Pandas, NumPy y Scikit-Learn). Dado que los datos presentaban un desbalance de clases en la variable
objetivo, se aplicó la técnica SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), que genera
instancias sintéticas para equilibrar la distribución de clases.
Los datos se dividieron en conjuntos de entrenamiento y prueba con una proporción de 80 % para
entrenamiento y 20 % para prueba, garantizando una adecuada representación de clases.
El modelo fue optimizado mediante la técnica Grid Search, ajustando hiperparámetros clave como el
número de árboles en el bosque (100, 200, 300), la profundidad máxima del árbol (10, 20, 30), mínimo
de muestras para dividir un nodo (2, 5, 10) y el mínimo de muestras en una hoja (1, 2, 4).
Una vez entrenado el modelo, se calculó la contribución de cada variable predictora mediante el índice
de Gini, permitiendo identificar los factores con mayor influencia en la predicción del riesgo de
mordeduras de serpiente.
El desempeño del modelo se evaluó utilizando diversas métricas de clasificación, entre ellas precisión,
sensibilidad, especificidad, F1-Score, matriz de confusión (para analizar errores de clasificación) y
curva ROC-AUC (para evaluar la capacidad de discriminación entre las clases).
pág. 11851
Por último, para garantizar la estabilidad y generalización del modelo, se aplicó validación cruzada
estratificada con 5 folds. En cada iteración cuatro subconjuntos se utilizaron para el entrenamiento del
modelo y el subconjunto restante se empleó como prueba, alternándose en cinco repeticiones. Se
calcularon los valores del área bajo la curva ROC-AUC y su desviación estándar para evaluar la
variabilidad del modelo.
RESULTADOS
Tendencia temporal de las mordeduras de serpiente y factores climáticos
La figura 1 presenta la evolución temporal de los casos de mordeduras de serpiente en la provincia de
Zamora Chinchipe entre 2014 y 2023, de acuerdo a las categorías de temperatura registradas.
Figura 1. Tendencia mensual del número de casos de mordeduras de serpiente según categorías de
temperatura en la provincia de Zamora Chinchipe, 2014 - 2023.
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados muestran que las mordeduras de serpiente son más frecuentes en temperaturas templadas,
presentando picos en marzo (41 casos), abril (46 casos) y mayo (41 casos). Con temperaturas cálidas se
presentó un pico máximo en mayo (51 casos), que contrasta con la tendencia general observada en otros
meses. En temperaturas frías, hubo un menor número de casos, aunque se observaron incrementos en
marzo (26 casos) y abril (23 casos). La tendencia observada, sugiere que la actividad de las serpientes
podría ser mayor durante temperaturas templadas, aumentando el riesgo de encuentros con humanos.
pág. 11852
En la figura 2 se muestra la tendencia temporal de los casos de mordeduras de serpiente de acuerdo a
los niveles de precipitación.
Figura 2. Tendencia mensual del número de mordeduras de serpiente según niveles de precipitación en
la provincia de Zamora Chinchipe, 2014 - 2023.
Fuente: Elaboración propia.
Las mordeduras de serpiente tienen una relación estrecha con mayores niveles de precipitación, con un
aumento significativo en marzo (43 casos) y abril (42 casos). En mayo, se registró un pico máximo (67
casos) en condiciones de precipitación muy alta. Por otro lado, en agosto (29 casos) y septiembre (23
casos), las mordeduras ocurrieron mayormente en periodos con precipitaciones moderadas y bajas.
Estos hallazgos sugieren que el aumento de mordeduras de serpiente durante periodos de alta
precipitación podría estar relacionado con el desplazamiento consecuente de las serpientes hacia zonas
habitadas, aumentando el riesgo de interacción con humanos, mientras que, en periodos secos otras
variables, como actividades agrícolas o recreativas, podrían influir en el riesgo de mordeduras.
La figura 3 muestra la tendencia temporal de los casos de mordeduras de serpiente de acuerdo a niveles
de humedad relativa.
pág. 11853
Figura 3. Tendencia mensual del número de mordeduras de serpiente según niveles de humedad
relativa en la provincia de Zamora Chinchipe, 2014 - 2023.
Fuente: Elaboración propia.
Se observó un claro predominio de casos de mordeduras de serpiente en periodos con humedad relativa
moderada, con picos en abril (67 casos) y agosto (50 casos). Sin embargo, en mayo, el mayor número
de casos (82) estuvo relacionado con niveles de humedad relativa alta. Por otro lado, la humedad relativa
baja está asociada a un mayor número de casos durante los meses de septiembre (37), octubre (30) y
noviembre (20). Estos resultados sugieren que la actividad de las serpientes podría estar influenciada
por variaciones en la humedad ambiental, favoreciendo su proliferación y movilidad en condiciones
más húmedas.
Desempeño del modelo predictivo
En la tabla 1 se presentan las métricas de clasificación del modelo Random Forest para la predicción
del riesgo de mordeduras de serpiente.
Tabla 1. Reporte de clasificación del modelo Random Forest en la predicción de mordeduras de
serpiente en la provincia de Zamora Chinchipe.
Clase Precisión Sensibilidad F1-Score Exactitud
Ausencia de mordeduras (Sin riesgo) 0,73 0,86 0,79 0,77
Presencia de mordeduras (Riesgo) 0,83 0,68 0,75
Fuente: Elaboración propia
pág. 11854
El modelo mostró una buena precisión en ambas clases (73 % para ausencia de mordeduras y 83 % para
presencia de mordeduras). Sin embargo, presentó mayor sensibilidad para identificar correctamente la
ausencia de mordeduras de serpiente (86 %), mientras que su capacidad para detectar casos positivos
fue menor (68 %). El F1-Score reflejó que el modelo tiene un desempeño balanceado en la identificación
de ausencia o presencia de mordeduras de serpiente (79 % y 75 %, respectivamente). La exactitud global
del modelo fue del 77 %, lo que indica una capacidad adecuada para predecir la ocurrencia de
mordeduras de serpiente.
La Figura 4 muestra la matriz de confusión del modelo, para proporcionar una visión completa del
desempeño del modelo.
Figura 4. Matriz de confusión del modelo Random Forest diseñado para estimar la ocurrencia de
mordeduras de serpiente en la provincia de Zamora Chinchipe.
Fuente: Elaboración propia.
La matriz de confusión revela un buen rendimiento al identificar correctamente la mayoría de los casos
en los que existía o no riego de mordedura de serpiente (1 242 verdaderos positivos y 1 557 verdaderos
negativos). Sin embargo, presentó 258 falsos positivos y 574 falsos negativos, lo que implica que, en
ciertos escenarios, el modelo generó alertas innecesarias (falsos positivos) o subestimó el riesgo real de
mordeduras de serpiente (falsos negativos).
La figura 5 presenta la curva ROC (Característica Operativa del Receptor) del modelo, presentando la
evaluación de su capacidad de discriminación entre clases.
pág. 11855
Figura 5. Curva ROC del modelo Random Forest diseñado para estimar la ocurrencia de mordeduras
de serpiente en la provincia de Zamora Chinchipe.
Fuente: Elaboración propia.
El modelo obtuvo un área bajo la curva (AUC) de 0,86, lo que indica una buena capacidad para
diferenciar entre presencia y ausencia de mordeduras de serpiente, mostrando un equilibrio adecuado
entre sensibilidad y especificidad, lo que refuerza su utilidad para la predicción de eventos de riesgo.
En la Figura 6 se observan los resultados de la validación cruzada del modelo.
Figura 6. Validación cruzada del modelo Random Forest diseñado para estimar la ocurrencia de
mordeduras de serpiente en la provincia de Zamora Chinchipe.
Fuente: Elaboración propia.
pág. 11856
La validación cruzada mostró una variabilidad mínima en el desempeño del modelo, con valores de
ROC-AUC que oscilan entre 0,85 y 0,87. La media de 0,86 confirma la consistencia del modelo,
mientras que la desviación estándar de 0,006 indica una baja variabilidad entre las iteraciones,
sugiriendo una alta estabilidad y adecuada generalización en la predicción del riesgo de mordeduras de
serpiente
Importancia de los factores climáticos en la predicción de mordeduras de serpiente
Finalmente, la figura 7 muestra la importancia relativa de cada variable predictora en el modelo Random
Forest, calculada mediante el índice de Gini.
Figura 7. Importancia de las variables predictores en el modelo Random Forest diseñado para estimar
la ocurrencia de mordeduras de serpiente en la provincia de Zamora Chinchipe.
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados indican que la humedad relativa (0,220) y la precipitación (0,218) son los factores más
determinantes en la predicción del riesgo de mordeduras de serpiente. Las temperaturas también tienen
un papel relevante, con valores similares para la temperatura media (0,148), temperatura máxima
(0,145) y temperatura mínima (0,145). En contraste, las variables mes (0,064) y cantón (0,060)
contribuyeron en menor grado, lo que sugiere que, aunque existe cierta estacionalidad en los casos, los
factores climáticos tienen un impacto más fuerte en la ocurrencia de mordeduras.
pág. 11857
DISCUSIÓN
Las mordeduras de serpiente son una emergencia sanitaria y representan un grave problema de salud
pública. En el contexto de las enfermedades tropicales se constituyen en evento prioritario debido a su
alta carga para los sistemas de salud. Estudios previos han demostrado de forma consistente una
correlación entre factores climáticos y la incidencia de mordeduras de serpiente. Los hallazgos de la
presente investigación corroboran esta relación en la provincia de Zamora Chinchipe y refuerzan la
utilidad potencial de modelos predictivos en la planificación de estrategias de prevención y respuesta.
Los hallazgos obtenidos del análisis de tendencias temporales a lo largo de diez años demuestran que
existe una clara influencia de los factores climáticos en la incidencia de mordeduras de serpiente en la
provincia de Zamora Chinchipe. Específicamente, se observó que los periodos con temperaturas
templadas registraron el mayor número de casos, probablemente debido a la mayor actividad de las
serpientes en estas condiciones de temperatura dado su carácter ectotérmico. Estos resultados son
consistentes con los de da Silva et al. (2024) en Brasil, quienes reportaron que las regiones con mayores
niveles de temperatura y precipitación registraron tasas de incidencia de mordeduras de serpiente
significativamente más altas.
Asimismo, se identificó que las altas precipitaciones desempeñan un papel fundamental en la incidencia
de mordeduras, probablemente porque inducen el desplazamiento de serpientes hacia zonas habitadas
y, por lo tanto, aumentan el riesgo de mordeduras. Estos resultados concuerdan con lo reportado por
Rocha & Gomides (2024), quienes determinaron en una región de la Amazonia brasileña que los
accidentes ofídicos son más comunes durante la temporada de lluvias. De igual forma, en la India,
Stephen et al. (2024) encontraron que la mayor incidencia de mordeduras de serpiente ocurre durante
la temporada de monzones, subrayando la importancia de este factor climático en la ecofisiología de las
serpientes.
Sin embargo, en regiones con estaciones climáticas marcadas la tendencia de mordeduras de serpientes
muestra patrones diferentes. Por ejemplo, En Estados Unidos, Hanback et al. (2021) determinaron que
las mordeduras aumentan significativamente en días con temperaturas máximas diarias elevadas, pero
existe una probabilidad significativamente menor en periodos con alta precipitación.
pág. 11858
En la región de Kentucky, Buchanan et al. (2021) encontraron que el 88% de las mordeduras de
serpiente reportadas ocurren entre mayo y septiembre, coincidiendo con la temporada de verano. De
manera similar, Nakamura et al. (2024) en su análisis de presuntos encuentros con serpientes cascabel
en Arizona, determinaron que la mayoría de los encuentros ocurrieron durante el verano. Por su parte,
Alves-Nunes et al. (2024) en su estudio sobre la influencia de factores ambientales en el
comportamiento defensivo de las serpientes encontraron una correlación positiva entre las regiones que
registraron temperaturas anuales más altas con mayores casos mordeduras de serpiente. Estos datos
resaltan la importancia de considerar el contexto geográfico y ecológico en el análisis de la relación
entre factores climáticos y mordeduras de serpiente.
Adicionalmente, en la presente investigación los datos indican que los periodos con mayores niveles de
humedad reportan una mayor frecuencia de mordeduras, lo que podría estar relacionado con la creación
de condiciones ideales para la actividad de las serpientes, favoreciendo su movilidad y aumentando el
riesgo de encuentros con humanos. En este sentido, Ferreira et al. (2020) observaron que los
incrementos en la humedad relativa están correlacionados con un mayor número de casos de
mordeduras de serpiente en Rondônia, Brasil.
El modelo para estimar el riesgo de mordeduras de serpiente, basado en Random Forest, mostró un gran
desempeño predictivo, con una exactitud general del 77 % y un AUC de 0,86, consolidándose como
una herramienta eficaz para la identificación de áreas y periodos de alta vulnerabilidad a mordeduras
de serpiente. Sin embargo, la sensibilidad del modelo presenta limitaciones, dado que la identificación
de falsos negativos no es buena (68 %), pudiendo subestimar el riesgo en algunas situaciones. Para
mitigar esta debilidad, se recomienda incorporar un mayor volumen de datos históricos y explorar
variables complementarias que mejoren su capacidad predictiva.
Estudios previos han demostrado la relevancia de integrar otros factores para mejorar la precisión de
modelos predictivos. Por ejemplo, Yousefi et al. (2023) utilizaron modelos de idoneidad de hábitat que
les permitieron identificar en Irán áreas de alto riesgo a mordeduras de serpiente en el contexto del
cambio climático. Raju et al. (2024) evidenciaron que el análisis basado en variables como el uso de la
tierra, precipitaciones, zonas de inundación, cercanía a ríos y localización geográfica son eficaces para
identificar áreas propensas a un mayor riesgo de mordeduras de serpiente.
pág. 11859
En la India, Rai et al. (2021) demostraron por medio de modelos predictivos una asociación positiva
significativa entre las áreas donde las condiciones son más favorables para las serpientes y un mayor
número de casos de mordeduras de serpiente.
Finalmente, los modelos predictivos pueden ser utilizados para la detección oportuna de riesgos, como
una estrategia clave en la implementación de acciones preventivas y de respuesta rápida. En este sentido,
el modelo desarrollado en este estudio facilita información clave para la optimizar la distribución de
recursos sanitarios, fortalecer la preparación del personal de salud y la implementación de medidas
preventivas basadas en datos científicos.
Estos hallazgos, junto con obtenidos en estudio previos, destacan la importancia de utilizar datos
climáticos, temporales y geográficos para el desarrollo de estrategias preventivas. Además, respaldan
la relevancia de incorporar el análisis predictivo en los enfoques preventivos para mitigar el impacto de
eventos de salud prioritarios en los sistemas de salud.
CONCLUSIONES
Los resultados de este estudio confirman que las mordeduras de serpiente en la provincia de Zamora
Chinchipe muestran una relación estrecha con factores climáticos, observándose un mayor número de
casos durante periodos con temperaturas templadas, alta precipitación y elevados niveles de humedad.
Estas condiciones generan un entorno favorable que incrementa el riesgo de mordeduras de serpiente,
corroborado con hallazgos en estudios previos.
El modelo predictivo basado en Random Forest demostró ser confiable para estimar el riesgo de
mordeduras de serpiente, con alta exactitud y buen desempeño en la clasificación de eventos de riesgo.
Su integración en sistemas de alerta temprana permitiría fortalecer la gestión de riesgos, optimizando
la distribución de recursos sanitarios, la planificación de estrategias preventivas y la preparación del
personal de salud para mejorar la atención de estos eventos.
Este estudio aporta evidencia clave para la incorporación de modelos predictivos en la vigilancia
epidemiológica de las mordeduras de serpiente, demostrando su potencial como apoyo para la toma de
decisiones en salud pública y la reducción del impacto de estos eventos en comunidades con mayor
riesgo.
pág. 11860
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