Un conjunto de datos que reúne recuentos municipales de hospitalizaciones por dengue en Brasil entre 1999 y 2021 y que ha sido transformado a resolución semanal ofrece una base útil para modelos predictivos y estudios epidemiológicos de alta frecuencia temporal. La conversión de series originalmente mensuales a semanas se realizó mediante métodos estadísticos diseñados para mantener la suma mensual intacta y así evitar introducir sesgos en los totales reportados.

Para seleccionar la técnica de desagregación se confrontaron alternativas sencillas y complejas, desde interpolación lineal hasta rutinas que añaden variabilidad controlada y funciones suaves de ajuste. Una comparación con un conjunto de referencia que contenía recuentos simultáneos mensuales y semanales permitió identificar la estrategia que mejor preservaba las señales temporales y las fluctuaciones estacionales, priorizando la fidelidad de picos y valles relevantes para vigilancia de brotes.

Además de las series de hospitalizaciones, el paquete de datos incluye variables explicativas frecuentemente usadas en modelos ambientales y de salud pública: densidad poblacional, indicadores socioeconómicos y de urbanización, emisiones atmosféricas, y medidas climáticas como temperatura, precipitación y humedad, así como coordenadas geográficas para análisis espaciales. Todas las variables siguieron el mismo esquema temporal para garantizar compatibilidad en análisis multivariantes.

La evaluación de calidad se fundamentó en métricas de error y de similitud entre distribuciones para cuantificar discrepancias y conservar señales útiles para el modelado. Entre las medidas empleadas estuvieron errores absolutos y cuadráticos, coeficientes de explicación de la varianza y pruebas y divergencias que examinan diferencias en forma y dinámica temporal. Al mismo tiempo se reconocen limitaciones inherentes: la desagregación no genera información nueva, es sensible a reportes incompletos y puede verse afectada por cambios administrativos o de notificación.

Desde el punto de vista práctico para ciencia de datos, este tipo de recurso es valioso para entrenar modelos de inteligencia artificial orientados al pronóstico de casos y hospitalizaciones, desarrollar sistemas de alerta temprana y evaluar relaciones entre clima, contaminación y carga hospitalaria. Es recomendable aplicar validación temporal estratificada, tratamiento de ceros y casos raros, ingeniería de características para capturar estacionalidad y lags, y evaluar modelos con métricas pertinentes al horizonte de predicción.

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La adopción responsable de este tipo de datos implica cuidar la gobernanza, la anonimización y las licencias de uso, así como documentar procedencias y limitaciones. Si desea explorar cómo incorporar estas series temporales en modelos predictivos, crear aplicaciones a medida que consuman y visualicen resultados o asegurar su plataforma con software a medida y controles de ciberseguridad, los equipos técnicos de Q2BSTUDIO están disponibles para acompañar el proyecto y diseñar la mejor arquitectura. Consulte cómo acelerar la transformación mediante soluciones avanzadas de IA en inteligencia artificial y despliegues en la nube con servicios cloud aws y azure.