Monitoreo en tiempo real de casos de dengue en la región lima usando arquitectura de microservicios

• Autor: Morales Alcalde, Piero Angelo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ingeniería y tecnología
• Repositorio: UTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/356
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12815/356
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Monitoreo Epidemiológico; Dengue; Software informático en tiempo real; Mapeo Geográfico; Prevención de la transmisión de enfermedades infecciosas; Epidemiological Monitoring; Real-time computing software; Prevention of infectious disease transmission; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

El preocupante aumento de casos de dengue en Perú, especialmente en Lima, ha generado alarma, con un asombroso incremento del 323.5 % de 63,168 casos en 2022 a 268,660 casos hasta la semana 43 de 2023. Lima experimento un drástico aumento del 3,190.6 %, pasando de 938 casos en 2022 a 30,946 hasta la semana 43 de 2023. Esta situación plantea riesgos significativos para la salud en Lima, con una población densamente poblada de aproximadamente 9,674,755 habitantes, y la posibilidad de tensionar su sistema de salud debido a la falta de experiencia con el dengue, cuyos primeros casos autóctonos se reportaron en febrero de 2022. Para abordar este desafío, se propone un proyecto que visualiza informes de casos de dengue en tiempo real, permitiendo intervenciones inmediatas. La falta de control en áreas infectadas podría llevar a la saturación del sistema de salud, especialmente con el aumento de ingresos a UCI relacionados con COVID-19. La justificación radica en la necesidad de monitoreo en tiempo real para respuestas rápidas, como fumigaciones específicas y tratamiento oportuno. El proyecto busca implementar una herramienta de monitoreo para controlar mejor las zonas infectadas con dengue, mitigando la propagación de la enfermedad y evitando la sobrecarga del sistema de salud. El objetivo es construir un sistema de software capaz de manejar 5,538 solicitudes diarias basadas en los casos de 2022, garantizando actualizaciones en tiempo real y mejorando la precisión de los informes con coordenadas georreferenciadas. Finalmente, se desarrolló un backend basado en microservicios, demostrando mejoras en disponibilidad y tiempos de respuesta en comparación con una arquitectura monolítica. Una arquitectura híbrida supero a los microservicios, manteniendo un tiempo de respuesta de menos de 1.5 segundos a 4,000 solicitudes por segundo. Y por otro lado, el algoritmo de clusterizacion facilita un análisis temporal detallado de los registros de dengue, mejorando la identificación de patrones para intervenciones más específicas.