El Dengue actualmente es una enfermedad endémica en todo el Paraguay según la Dirección General de Vigilancia de Salud del Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social. La enfermedad tiene sus brotes en ciclos epidemiológicos que tienen relación con otras co-variables como ser clima y factores sociales que permiten el desarrollo del vector de transmisión.
Este proyecto propone la creación, basada en una necesidad endógena, de herramientas de gestión de la información de todas las variables y el estudio de co-variables relacionadas al dengue que permita la normalización de los datos relacionados y favorezca el análisis, la correlación y siente las bases para un sistema de alertas tempranas para potenciales epidemias del dengue.
La investigación para la creación de éstas herramientas innovativas, que provengan del apoyo de los expertos en diferentes áreas a la gestión de los datos del gobierno, permitirá, además de empoderar a la ciudadanía sobre la información del dengue, fortalecer al gobierno para la gestión de sus epidemias.
Finalmente, la creación de estas herramientas basadas en estándares open source, permitirá posicionar al Paraguay a la vanguardia de la investigación e innovación para herramientas de análisis de datos epidemiológicos a nivel internacional.
Objetivo General
Reducir el impacto del dengue en el Paraguay mediante la investigación y la mejorar la capacidad de gestión de la información de los datos epidemiológicos del dengue mediante una herramienta que permita analizar dinámicamente las variables y co-variables relacionadas al dengue en el Paraguay, con la capacidad de integrar modelos automatizados de alertas tempranas que permita a los organismos competentes tomar las acciones necesarias ante potenciales epidemias de dengue
Objetivos Específicos
- Disponibilizar las notificaciones de casos de dengue en formatos que puedan ser procesados automáticamente por máquinas y bajo un modelo de datos estándar predefinido.
- Crear una herramienta para automatizar el proceso de análisis estadístico de datos para obtener resultados en el menor tiempo posible.
- Diseñar un modelo predictivo extensible que integre notificaciones de casos de dengue,
variables climáticas y otras variables relacionadas que inciden sobre el comportamiento del vector de transmisión.
- Desarrollar una herramienta open source, genérica y modular, reutilizable y extensible que utilice el modelo predictivo diseñado para procesar los datos
Resultados Esperados
Herramienta de recolección y publicación de datos de variables y co-variables del dengue basada en estándares de datos abiertos que fomente la utilización de dichos datos para la investigación e innovación en la gestión de la información de datos epidemiológicos.
Herramienta de análisis dinámico de datos relacionados al dengue que permita a los investigadores aplicar distintas metodologías de análisis de datos para visualizar patrones y correlaciones entre las diferentes variables y co-variables relacionadas al dengue.
Framework extensible que permita la inclusión de modelos de alertas tempranas sobre potenciales epidemias de dengue. La herramienta estará basada en estándares open source lo que permitirá a investigadores realizar extensiones y mejoras en los modelos de alertas.
Investigación, implementación y evaluación de 3 modelos de alertas tempranas para potenciales epidemias del dengue, basados en las herramientas de recolección y publicación de datos (RE #1) e integrados a la herramienta extensible de alerta temprana (RE #3)
Este trabajo se basa en el análisis de publicaciones y estudios realizados anteriormente que permiten un estudio pormenorizado del Dengue en el Paraguay. Abajo se pueden observar las casos de estudio utilizados:
1. Estandarización de Reporte de Casos y Predicción de Brotes de Dengue en Paraguay en Base a Datos Abiertos
Esta tesis de grado realizada por Verena Ojeda, NataliaValdez, JuanPane y Julio Paciello, propone un modelo estándar de reporte y publicación de casos de dengue e introducen un modelo de clasificación de brote epidemiológico en el Paraguay con hasta una semana de anticipación utilizando árboles de decisión. Implementan el modelo de predicción y visualizaciones sobre la dinámica de la enfermedad en el Paraguay en una aplicación web: dengue.cds.com.py, de código abierto: https://gitlab.com/opendata-fpuna/fpuna-denguemaps
Publicaciones Asociadas:
2. Predicción de Casos de Dengue en el Paraguay Utilizando Redes Neuronales Artificiales
Esta tesis de grado realizada por Victor Ughelli, Yohanna Lisnichuk, Julio Pacielo y Juan Pane, propone la utilización de redes neuronales para realizar predicciones de número de casos de dengue con hasta 4 semanas de anticipación, para un total de 14 distritos del Paraguay de los cuales fue posible recolectar datos. Ademas se desarrolló un método de selección de variables y de predicción de casos de dengue que puede ser utilizado para cualquier región geográfica. Para ello fueron implementadas dos aplicaciones: una aplicación web, diseñada para trabajar con datos exclusivos de Paraguay, y una de escritorio, diseñada para trabajar con datos provenientes de cualquier región geográfica. La aplicación web fue extendida de la propuesta mencionada en el punto anterior.
Publicaciones Asociadas:
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