Vigilancia epidemiológica · dengue en El Salvador
Qué está pasando con el dengue, departamento por departamento
EPI-Aetheris cruza los casos que reporta el MINSAL con datos de clima de Open-Meteo. Cada semana describe qué tan inusual es lo que pasa en un departamento, comparado contra su propia historia — y qué tan completo es el dato detrás de esa lectura.
Los 14 departamentos, tal como se ven en el mapa de dengue — cada uno comparado contra su propia historia, nunca entre sí.
14 departamentos cubiertos · 3 fuentes públicas: MINSAL, OpenDengue, Open-Meteo · datos desde 2018 hasta 2024 · $0 de costo para replicar el sistema
Por dónde entrar
Personal de salud
Qué hay vigente y qué hacer
Alertas de campo redactadas por el equipo de vigilancia, con indicaciones para la unidad. Sirve en consulta, se puede imprimir y queda disponible sin señal.
Ver alertas de campoInvestigación y datos
Explorar las series
Dengue, respiratorio e IRA por departamento, contra la propia historia de cada uno. Mismos datos que expone la API pública.
Abrir herramientas de análisisQué aporta el proyecto
Aportes del proyecto
Un comando levanta el sistema entero
Datos públicos, cero costo de licencias, código abierto bajo GPL-3.0. Un solo comando levanta el sistema completo con datos reales — no una demo.
Cada departamento contra su propia historia
Catorce departamentos, cada uno leído contra sus propios años anteriores — nunca contra un promedio nacional que borra las diferencias regionales.
Rigor por encima de conveniencia
Se valida contra los años de brote reales y se retira lo que no sostiene su promesa.
Cuatro preguntas, cuatro módulos
En vez de "¿va a haber un brote?", cada módulo responde una pregunta más chica y verificable contra la propia historia del departamento.
Idoneidad biofísica
Índice continuo de qué tan favorables son la temperatura, precipitación y humedad de cada departamento para el vector del dengue, semana a semana.
Anomalía climática
Compara la idoneidad biofísica actual contra la historia climática del propio departamento (desde 2014). Serie continua, sin alerta binaria ni lenguaje de "cruce de umbral".
Presión epidemiológica relativa
Ubica los casos observados (probable y confirmado, por separado) contra la propia historia del departamento — un percentil, no una alerta de riesgo.
Integridad de la vigilancia
Tres hechos verificables sobre la calidad del dato —completitud geográfica, cuadre del boletín y antigüedad de cada serie— sin combinarlos en un índice opaco ni afirmar nada sobre transmisión.
Con qué está construido
El aporte de este proyecto es de ingeniería de software: por eso el stack importa tanto como los módulos.
Backend
Python · FastAPI
API REST sobre PostgreSQL directo (sin ORM, psycopg2) — todas las capas del mapa se calculan on-request, nada queda precomputado ni oculto.
Base de datos
PostgreSQL 15
Esquema deliberadamente agnóstico a enfermedad y región (catálogos, no columnas fijas) — dengue e IRA comparten la misma tabla de casos.
Frontend
Astro · TypeScript · Leaflet
Sitio estático con mapa interactivo departamental; consume la misma API pública que cualquiera puede llamar directamente.
Infraestructura
Docker Compose
3 servicios (base de datos, backend, frontend) orquestados con un solo comando — sin API de pago, sin suscripción obligatoria.
Alcance del sistema
No hace esto
- Describe lo ya publicado; no anticipa brotes ni asigna un nivel de riesgo automatizado por departamento.
- El clasificador piloto quedó como archivo histórico en la vista dengue, para consultar su evaluación.
Sí es esto
- Ingeniería sobre datos públicos, en contenedores Docker.
- Ayuda de priorización: compara cada departamento contra su propia historia.
Datos públicos, sin costo de replicar
MINSAL, OpenDengue y Open-Meteo — ninguna API de pago, ningún dato personal, todo agregado. `docker compose up` levanta el sistema completo con datos reales incluidos. ¿Querés el porqué de cada decisión, no solo el resultado? Está en laBiblioteca.