El presente estudio actualiza los resultados obtenidos con la metodología propuesta por el Observatorio Nacional de Seguridad Vial (ONSV) en el Documento de Trabajo 001 DBSCAN: Explorando la ocurrencia de siniestros fatales para la identificación y priorización de intervenciones en la Red Vial Nacional.

Esta metodología establece un algoritmo sistematizado y reproducible para la identificación y priorización de clústeres o tramos de alta densidad de siniestros viales. La técnica empleada se basa en el análisis geográfico de algoritmos de Machine Learning como el Agrupamiento Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido (DBSCAN en inglés) y ha sido validada con datos de siniestros fatales registrados en la Red Vial Nacional desde enero de 2021 a diciembre de 2023.

Como resultado, se definen 210 clústeres o tramos de alta siniestralidad vial en diversos Códigos de Ruta del Sistema Nacional de Carreteras (SINAC) y administrados por concesionarias y entidades estatales. A partir de ello, se impulsa la inspección especializada y particular de cada clúster o tramo como base para el desarrollo de propuestas de mitigación de riesgos viales en el marco de una gestión pública basada en evidencias.