Análisis y Predicción de la Siniestralidad Vial en Ibagué Mediante Inteligencia Artificial: Un Enfoque Desde la Ingeniería Industrial

Resumen

Este estudio aborda la siniestralidad vial en Ibagué, Colombia, mediante el uso de inteligencia artificial para identificar patrones y predecir accidentes. Analizar datos históricos (2020–2023) y desarrollar un modelo predictivo basado en el algoritmo Random Forest, complementado con un dashboard interactivo para visualizar dimensiones temporal, espacial y demográfica. Se procesaron bases de datos de siniestros viales mediante técnicas de análisis exploratorio (EDA) y balanceo de clases Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) para mitigar sesgos. El modelo alcanzó un F1-score de 0.71, demostrando capacidad moderada para clasificar causas de accidentes. Se identificó que los jóvenes hombres de 18 a 24 años son el grupo más vulnerable, con alta incidencia en motocicletas durante noches de fin de semana, especialmente en la comuna 1. La integración de IA y análisis multidimensional permite priorizar intervenciones en zonas críticas y horarios de riesgo. Estos hallazgos refuerzan la necesidad de políticas de seguridad vial focalizadas, como campañas educativas y optimización de recursos en áreas de alta accidentalidad.