Antecedentes/Objetivos: La inteligencia en salud pública requiere identificar y analizar señales de múltiples fuentes para detectar amenazas y apoyar la toma de decisiones. En 2024 se desarrolló una solución basada en Office y VBA para estructurar la información, pero presentaba limitaciones en entornos multiusuario y en cuanto a trazabilidad. El objetivo es diseñar HUGIN, una aplicación web multiusuario Open Source que centraliza la gestión del ciclo de vida de señales, con control de usuario, auditoría y métricas operativas.

Métodos: HUGIN se desarrolla como aplicación web en R Shiny sobre un servidor Linux, utilizando GitLab para integración y despliegue continuo (CI/CD). Sustituye flujos dispersos (correos, Excel) por un proceso estructurado. El producto mínimo viable incluye: gestor de diccionarios, gestor de eventos, visor y generador de informes. El control de accesos usa roles y ámbitos jerárquicos con reglas de consistencia. Se emplean diccionarios editables para normalizar variables (lugares, fuentes) manteniendo el histórico. El módulo de eventos gestiona el ciclo completo (alta, validación, cierre) con flujos de revisión por perfil de usuario. Se prevén módulos evolutivos para envío de correos, métricas de tiempos de validación y auditoría.

Resultados: El proyecto, en fase de implementación, mejora la solución previa (Word+VBA) al centralizar el ciclo del evento y eliminar la dispersión de información. La arquitectura Open Source garantiza escalabilidad y control sin licencias propietarias. La automatización mediante CI/CD reduce errores en el despliegue. HUGIN permite permisos específicos por ámbito, trazabilidad completa (auditoría de acciones) y generación de informes estandarizados bajo demanda. La estructuración de datos posibilita el cálculo de indicadores operativos (ej. tiempo detección-validación), facilitando la identificación de cuellos de botella y la optimización de recursos en la detección de amenazas.

Conclusiones/Recomendaciones: HUGIN evoluciona la gestión de la inteligencia en salud pública hacia un modelo robusto y trazable. Su arquitectura Open Source facilita la adaptación y transferibilidad. La implementación mejora la eficiencia operativa y la calidad del dato, permitiendo evaluar el desempeño mediante indicadores.