Hasta 2018, el sistema de monitorización de la mortalidad española del CNE (ISCIII) era un proceso manual y unos scripts que había que modificar diariamente. Además, el modelo era antiguo y necesitaba mejoras a nivel parametrización, datos y correcciones de errores.

La mortalidad española tiene una componente estacional (hay pico grande en invierno por enfermedades respiratorias y pico pequeño en verano por calor). Es necesario modelarla para entender día a día si nos encontramos dentro de la mortalidad, atribuir la causa de los picos y detectar anomalías (el caso más sonado fue la temprana detección de la alta mortalidad del COVID, pero ha habido otros, como el VRS en bebés)

Integración con:

• Sistema INFOREG y DICIREG, es decir, el registro civil antiguo y moderno, con descarga diaria de nuevos datos de fallecimientos
• AEMET como registro de temperaturas
• Base de datos histórica de mortalidad

• Desarrollo de un nuevo modelo de Machine Learning de predicción y atribución a causas de la mortalidad
• Automatización de todos los procesos (lectura, entrenamiento, actualización de resultados)
• Panel público https://momo.isciii.es/panel\_momo/

Tecnologías: R, Python, Docker, Flask, Flexdashboard y artes oscuras para conectar sistemas de la administración pública.

Técnicas modelado: modelos mixtos gam, poisson.

Altísimo durante la monitorización y seguimiento del COVID-19, lo usó Fernando Simón (CCAAES), Ministerio de Sanidad, Presidencia nacional y autonómica, periódicos, ...

Seguimiento y atribución de la mortalidad

Detección de anomalías / alertas