sæbio: desarrollo de un cuadro de mando para el análisis espacio-temporal de la COVID-19

Abstract

El estudio epidemiológico ha adquirido notable importancia en el pasado año con el paso de la pandemia de COVID-19, causada por el virus SARSCoV- 2, que ha puesto de manifiesto nuevas necesidades en el sistema sanitario a las que se ha tenido que dar respuesta de forma urgente. Este proyecto nace con objeto de facilitar el estudio de la epidemia causada por este coronavirus y los riesgos que supone su presencia en la sociedad. En el Hospital Universitario de Gran Canaria Doctor Negrín se ha precisado de la creación de una solución software que contribuya al análisis de la ingente cantidad de muestras recogidas a diario, por lo que el proyecto pivota en el desarrollo de tal plataforma. Para esto, se realiza un análisis de la metodología llevada a cabo por el servicio de Microbiología del Hospital Universitario, con el fin de desarrollar un software que se ajuste progresivamente a las cualidades requeridas para la vigilancia epidemiológica de la COVID-19 y maximice el valor generado al cliente. El producto desarrollado proporciona una plataforma que servirá de apoyo al Data-Driven Decision Making (DDDM) en cuestiones de sanidad pública, haciendo posible la monitorización del virus SARS-CoV-2 y sus mutaciones en tiempo real. Este integra las distintas fases del ciclo de vida del Big Data y automatiza la contabilización y evaluación de muestras siguiendo los criterios impuestos por el Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social. El volumen de datos que se maneja en el sector sanitario requiere de mecanismos inteligentes que automaticen y simplifiquen el análisis que se ha efectuado manualmente hasta hace unos meses. Este trabajo ha expuesto los beneficios que aportan las herramientas bioinformáticas al estudio epidemiológico, y ha sido diseñado de modo que pueda ser empleado por otras entidades hospitalarias que presenten las mismas complicaciones.

The epidemiological study has acquired notable importance in the past year with the passage of the COVID-19 pandemic, caused by the SARS-CoV- 2 virus, which has revealed new needs in the healthcare system that needed to be responded to urgently. This project was created to ease the study of the epidemic caused by this coronavirus and the risks posed by its presence in society. The Hospital Universitario de Gran Canaria Doctor Negrín required the creation of a software solution that contributes to the analysis of the huge amount of samples collected daily, so the project pivots on the development of such platform. For this purpose, an analysis of the methodology performed by the Microbiology service of the Hospital Universitario is carried out, in order to develop a software that progressively adjusts to the requirements of the epidemiological surveillance of the COVID-19 pandemic and maximizes the value generated for the client. The developed product provides a platform that will support Data-Driven Decision Making (DDDM) in public health issues, making it possible to monitor the SARS-CoV-2 virus and its mutations in real time. This integrates the different phases of the Big Data life cycle and automates the accounting and evaluation of samples following the criteria imposed by the Spanish Ministry of Health, Consumer Affairs and Social Welfare. The volume of data handled in the healthcare sector requires intelligent mechanisms that automate and simplify the analysis that has been carried out manually until a few months ago. This work has shown the benefits that bioinformatics tools bring to the epidemiological study and has been designed so that it can be used by other hospital entities that present the same complications.