Proponemos un método generativo que utiliza SDE latentes para detectar anomalías en series temporales multivariadas dispersas e irregulares. El enfoque proyecta los datos observados sobre sistemas estocásticos en tiempo continuo, manejando valores faltantes y muestreo irregular mientras captura patrones cíclicos. Los experimentos en seis conjuntos de datos de referencia muestran que nuestro método logra un rendimiento destacado, superando a las líneas base más avanzadas, especialmente bajo una alta dispersión de los datos.