En Colombia los datos de presencia de enfermedades transmitidas por vectores tienen un problema de sobredispersion, esto quiere decir que mas de un 70% de los municipios no tienen casos reportados de las enfermedades o simplemente no los ingresan en el aplicativo SIVIGILA del Instituto Nacional de Salud (INS), tambien dada la baja operatividad en el sistema de salud en el pais, los registros de casos para algunos municipios se pueden concentrar en las grandes urbes, esto quiere decir que casos registrados en grandes areas municipales como por ejemplo Bogota en realidad no poseen un recuento de la enfermedad, si no este conteo hace parte de las areas cercanas con deficiencia en el sistema de salud donde en realidad se presenta esta enfermedad. Asi pues, la estimacion del riesgo que pueda tener un municipio en Colombia de que se prolifere una enfermedad puede determinarse mediante el algoritmo INLA teniendo en cuenta estas relaciones espaciales y la presencia de atipicos dado el sistema ineficiente de salud. Los enfoques bayesianos tienen la cualidad de que no solamente se realiza un modelamiento a partir de los datos en cuestion, si no que tiene en cuenta la informacion que un investigador experimentado o un estudio previo pueda facilitar al proyecto. Dentro de las asociaciones espaciales se determinaron matrices de ponderacion espacial (W) que minimizaran la correlacion, ademas se establecen modelos con diferentes distribuciones de probabilidad asociados a conteos con tratamientos especificos a la sobredispersion de los datos.