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Proyecto final de EMA.

• Predicción de Dengue en Colombia
  • Introducción
  • Datos
  • Bibliografía

Predicción de Dengue en Colombia

Introducción

El Dengue es una problemática de salud de gran relevancia en Colombia, ya que dado su clima tropical es una enfermadad endémica en este país y el vector que lo transmite (Aedes aegypti) está presente en el 90% del territorio nacional. Además, en el periodo entre 1999 y 2016 la tasa de letalidad por dengue pasó de 1.3% a 19% [1], en contraste con lo sugerido por la Organización Mundial de la Salud (OMS), que la letalidad por dengue no debe superar el 2% [2]. Por lo tanto, es crucial la vigilancia y prevención del dengue en Colombia, sin embargo, esta tarea equivale a un reto para el sistema de salud Colombiano, debido a la dificultad de las tareas de monitoreo, a la necesidad de información actualizada y disponible para los distintos actores, situación que emperora en las zonas de dificil acceso.

Por esta razón, nace la pregunta ¿Es posible construir un sistema de predicción de casos de dengue en Colombia a partir de variables sociodemográficas y medioambientales? Además de responder la anterior pregunta, este proyecto busca:

• Identificar y describir las principales variables sociodemográficas y/o medioambientales que influyen en la propagación de dengue en Colombia.
• Implementar un algoritmo de predicción de casos de dengue en Colombia con el fin de facilitar actividades de vigilancia y monitoreo.
• Construir indicadores de alerta para identificar zonas en riesgo de brote de dengue que permitan la toma de acciones preventivas oportunamente
• Clasificar la situación de dengue a nivel nacional a lo largo del tiempo con el fin de poder evaluar la evolución del dengue en el país.

Datos

Los datos empleados corresponden al reto de Kaggle Dengue Tabular Data and Satellite Images enmarcado en el evento MakeHealth LATAM 2022 y corresponden a las archivos en la carpeta data (la fuente puede contener más datos ya que solo se agregan los datos relevantes para el desarrollo del proyecto).

Los datos se particionaron en 3 espacios o zonas: raw, trusted y refined, siguiendo un esquema de DataLake con el fin de garantizar la seguridad y fiabilidad de los datos, así como también matener un ambiente escalable y facilmente administrable.

• Raw: se almacenan los datos fuente sin modificaciones.
• Trusted: se almacenan los datos luego de transformarlos según las necesidades de negocio. En este caso, se agregan los datos disminuyendo su granularidad.
• Refined: se almacenan los resultados o los datos utlizados en producción. Aquí se almacenan las predicciones realizadas por el modelo.

A continuación, se ejemplifica el esquema utlizado:

├── Readme.md
├── requirements.txt
├── code
|        ├── preprocessing.py     
├── data
|        ├── raw
|        |   ├── Dengue_Dataset(Medellin).csv
|        |   ├── dengue_data_all_municipalities.csv    
|        ├── refined
|        ├── trusted
|            ├── dengue_data.csv         
└── notebooks
|        ├── Data_Wrangling.ipynb
|        ├── EDA1.ipynb
|        ├── Model_Implementation.ipynb
|        ├── preprocessing.ipynb

En la carpeta notebooks se almacenan los jupyter notebooks empleados para el desarrollo del proyecto, el flujo de ejecución determinado es preprocessing.ipynb -> Data_Wrangling.ipynb -> Model_Implementation.ipynb, ya que de esta manera se realizó el trabajo del proyecto, no obstante, pueden correrse en el orden deseado.

Bibliografía

[1] Ochoa-Ortega MR, Casanova-Moreno M de la C, DíazDominguez M de los Á. Análisis sobre el dengue, su agente transmisor y estrategias de prevención y control. Rev Arch Médico Camagüey [Internet]. 2015 [citado el 31 de enero de 2022];19(2):189–202. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1025-02552015000200013&lng=es&nrm=iso&tlng=es

[2] J. Quintero Espinosa, «Dengue en Colombia: epidemiología de la reemergencia a la hiperendemia», Rev. salud. bosque., vol. 5, n.º 1, pp. 81–83, sep. 2015.