La ponencia
EpiForecast-MX es una plataforma de inteligencia epidemiológica desarrollada en el Tecnológico de Monterrey en colaboración con el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) que pronostica la incidencia semanal de enfermedades en las 32 entidades federativas de México, con un horizonte de 52 semanas.
Se alimenta exclusivamente de los boletines públicos del Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica (SINAVE). En lugar de imponer un solo algoritmo a todo el sistema de vigilancia, entrena una biblioteca de modelos con supuestos deliberadamente distintos y elige, para cada serie, el que su propia evidencia respalda mejor.
En cifras
Padecimientos: depresión (CIE-10 F32), enfermedad de Parkinson (G20), enfermedad de Alzheimer (G30) y dengue (A97). La cohorte neurológica suma 333 modelos en producción; el dengue corre por su propio flujo de conteos, con 99 series adicionales.
El método
01Datos públicos, extraídos y auditados
Las tablas de los boletines SINAVE se extraen en PDF y se validan celda por celda contra el total impreso, antes de fusionarse en un conjunto versionado.
02Una biblioteca, no un solo algoritmo
Cada serie se entrena con motores de supuestos inductivos distintos: descomposición aditiva estructural, red recurrente probabilística e híbridos basados en árboles. La diversidad del conjunto candidato es lo que cubre la heterogeneidad entre regiones, sexos y periodos.
03Selección por serie, auditable
Una regla transparente elige un modelo por serie según su exactitud validada, reasigna las series de baja incidencia a un modelo regional y registra cada decisión en una bitácora justificada.
04Revisable, no un campeón congelado
La exactitud validada no tiene por qué sostenerse cuando la señal cambia. La selección se recalcula conforme llegan nuevos boletines, de modo que el sistema sigue siendo auditable y responsable en operación.
Los cuatro padecimientos
Cada uno le exige algo distinto al modelo. Ninguno se resuelve con el mismo supuesto, y por eso la selección se hace serie por serie.
Depresión
Línea base alta, patrón estacional marcado y la ruptura que dejó la COVID en la serie.
Enfermedad de Parkinson
Incidencia baja y series estatales volátiles: las de conteo casi nulo se difieren a un agregado regional.
Enfermedad de Alzheimer
Tendencia ligada al envejecimiento poblacional, sobre un registro con subnotificación conocida.
Dengue
Transmisión vectorial, ciclo epidémico de cuatro a cinco años y series casi nulas fuera de temporada.
El motor ganador cambia con el padecimiento: en dengue, un GLM binomial negativo con regresor de El Niño baja el SMAPE de 102 a 52 en retroprueba, donde los híbridos basados en árboles no extrapolan el ciclo.
Para profundizar
Sigamos la conversación
Si el enfoque te resulta útil para tu sistema de salud, o quieres discutir la selección de modelos por serie, escríbeme durante el congreso o después.