COMIDENCO - Construcción de un Modelo de Incidencia de Dengue Aplicado a Comunidades de Paraguay

Ejecutora Financia  Asociadas      
CIMA ProCiencia CONACYT Universidad Nacional de Caaguazú CEDIC Universidad Nacional de Concepción Facultad Politécnica - UNA

Proyecto Conacyt PINV15-706

Objetivo

Construir y verificar un modelo matemático para predecir la tasa de incidencia de dengue, en función a variables ambientales, sanitarias y epidemiológicas y en presencia de acciones de intervención anti-dengue. Se traduce en 4 objetivos específicos:

  1. Usar datos históricos para identificar y definir variables ambientales, sanitarias y epidemiológicas que permitan construir y evaluar un modelo matemático que prediga la tasa de incidencia de dengue en la ciudad de Asunción.
  2. Evaluar la capacidad de generalización de este modelo en comunidades similares del Paraguay.
  3. Identificar las técnicas algorítmicas más apropiadas para generar el modelo matemático; diseñar e implementar un software que ayude a la toma de decisiones para el establecimiento de acciones de intervención contra el dengue en función de la tasa pronosticada de incidencia. 
  4. Consolidar un equipo de trabajo en red (network) para aplicar esta metodología en casos afines en Paraguay haciendo uso del software desarrollado

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Director

Magna María Monteiro (desde el 1/Junio/2018)
Email: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Daniel Romero (1/Marzo/2017 hasta el 31/Mayo/2018)

Investigadores

 

Comunicaciones

A la Sociedad:
  • 13/Julio/2017 First Comidenco Meeting, realizado en el campus de San Lorenzo, con participación de todos los investigadores y alumnos invitados.
  • 22/Agosto/2017 Segundo Encuentro de Investigadores organizado por la Sociedad Científica del Paraguay -- Poster presentado.
En revistas indexadas:
  • Jorge Mello-Román and Julio Mello-Román and Santiago Gómez-Guerrero and Miguel García-Torres. Predictive Models for the Medical Diagnosis of Dengue: A Case Study in Paraguay, DOI 10.1155/2019/7307803. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019. URL: https://www.hindawi.com/journals/cmmm/2019/7307803/?utm_medium=author&utm_source=Hindawi
  • Gustavo Sosa-Cabrera and Miguel García-Torres and Santiago Gómez-Guerrero and Christian E. Schaerer and Federico Divina, A Multivariate approach to the Symmetrical Uncertainty Measure: Application to Feature Selection Problem, DOI 10.1016/j.ins.2019.04.046. Information Sciences, Elsevier. 2019.
    URL: https://authors.elsevier.com/a/1YzDL4ZQDzkkp
En seminarios y congresos:
  • Juan V. Bogado, Diego Stalder, Santiago Gómez, Christian Schaerer. Deep Learning-Based Dengue Cases Forecasting with Synthetic Data. Aceptado para: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional (CNMAC). Uberlandia, MG, 2019.
  • Gustavo Sosa-Cabrera, Miguel García-Torres, Santiago Gómez-Guerrero, Christian E. Schaerer, Federico Divina. Understanding a multivariate semi-metric in the search strategies for attributes subset selection. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, volume 6, number 2 (2018).
    https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/2506
  • Emilio G. Sotto, Santiago Gómez-Guerrero, Christian E. Schaerer. Categorical PCA and multiple correlation in the study of the incidence of dengue fever in communities of Paraguay. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, volume 6, number 2 (2018).
    https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/2391
  • Fabricio Mendoza, Sergio O. Mercado, Marcos Villagra. Deterministic graph spectral sparsification. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, volume 6, number 2 (2018).
    https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/2311
  • Rodrigo Villalba, Christian Schaerer, Miguel García-Torres, Manuel Vázquez-Marrufo. Diagnosis of multiple sclerosis from EEG signal analysis using empirical mode decomposition and support vector machine. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, volume 6, number 2 (2018).
    https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/2636
  • Marcos Ortega, Santiago Gómez-Guerrero, Fredy Ramı́rez, Héctor Estigarribia. Feature Selection with Multivariate Symmetrical Uncertainty to predict Dengue Cases using Deep Learning. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, volume 6, number 2 (2018).
    https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/2341
  • Adrián Martínez, Francisco Medina, Jorge Daniel Mello. Principal component analysis in mixed epidemiological data. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, volume 6, number 2 (2018).
    https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/2404
  • Gustavo Sosa-Cabrera and Santiago Gómez-Guerrero and Christian E. Schaerer and Miguel García-Torres. Effect of Sample Representativeness in Multivariate Symmetrical Uncertainty for Categorical Attributes. 3rd Conference on Business Analytics in Finance and Industry, Santiago, Chile (2018). URL: http://www.bafi.cl/bafi2018/
  • Santiago Gómez-Guerrero. Nuevas métricas para análisis estadísticos. Presentación oral, workshop Ciencia de Datos 2018, Universidad Comunera, Asunción, Paraguay.
  • Emilio G. Sotto, Santiago Gómez-Guerrero, Christian Schaerer. Categorical PCA and Multiple Correlation in the Study of the Incidence of Dengue Fever. En formato poster, workshop Ciencia de Datos 2018, Universidad Comunera, Asunción, Paraguay.
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