El sueño es una función fisiológica fundamental para la salud física y mental. La mala salud del sueño es un factor determinante en múltiples trastornos tales como diabetes, hipertensión, enfermedad cardiovascular, accidente cerebrovascular, obesidad, enfermedad coronaria y mayor mortalidad. Así mismo, las características neurobiológicas del sueño afectan directamente aspectos cognitivos tales como la toma de decisiones, memoria y el desempeño sicomotor (Buysse, 2014). Esto hace que la salud del sueño sea un aspecto de alto interés en la sanidad y, por ende, debería priorizarse desde la perspectiva de prevención para el bienestar. Sin embargo, la salud del sueño es una noción muy compleja, lo cual dificulta su implementación en la agenda pública (Irish et al., 2015). Por tal motivo, en nuestro sistema de salud los trastornos del sueño se evalúan más desde la sintomatología y poco desde la prevención. A pesar de la evidencia del buen sueño como factor preventivo de la salud pública, en Colombia no existen políticas definidas para la promoción de la salud del sueño. Sin embargo, hay evidencia sustancial de que en nuestro país hay grandes grupos de la población presentan dificultades clínicas y no clínicas de sueño. Particularmente, en nuestro país la prevalencia general de las quejas de sueño alcanza casi el 60% y casi el 14% de los sujetos tiene somnolencia diurna excesiva (Morales et al., 2016). Esto afecta aún más a la población de menores recursos socioeconómicos, las cual presenta mayores problemas de sueño subóptimo y por ende, las consecuencias que ello conlleva (Buysse, 2014). Sin embargo, muchos de los trastornos de sueño pueden ser identificados de manera temprana y pueden ser modificados mediante el mejoramiento de hábitos del sueño, llegando incluso a reducir el riesgo a largo plazo de complicaciones por otras enfermedades crónicas relacionadas. Por ende, en esta investigación proponemos un modelo teórico-práctico para la implementación de herramientas tecnológicas para el reconocimiento de factores que afectan el sueño, así como para la promoción, prevención y predicción de la salud del sueño en la población colombiana. Este modelo está basado en un estudio multidimensional con diferenciación territorial aplicando de técnicas analíticas, de modelamiento, inteligencia artificial y minería de datos. Para ello, se propone el uso flexible y expandible de tecnologías que permitan analizar el amplio espectro que factores que afectan el sueño. Para ello, se incluye la integración y análisis de bases de datos de registros electrofisiológicos junto en conjunto con datos de hábitos en salud, variables fisiológicas, estatus socioeconómico y salud mental de la población, los cuales pueden ser continuamente monitoreados usando tecnologías portables. Nuestro modelo propone una gobernanza de datos enfocado en la seguridad de la información y aborda los aspectos éticos de la misma. Así, el flujo continuo de la información del sueño se convierte en cimiento para un mejor servicio de salud personalizado, y que igualmente, presente un mapeo territorial y epidemiológico que permita a las autoridades locales incluir la salud del sueño de la población en la toma de decisiones para desarrollar políticas de salud más efectivas.