Solución de big data para el análisis de los datos abiertos de MINSA y CENARES para el monitoreo y control de la emergencia sanitaria covid-19 bajo el ecosistema de Apache Hadoop y Microsoft Azure

Abstract

El Big Data ha jugado un papel importante en la respuesta al COVID-19. La primera alarma sobre este nuevo virus se dio el 31 de diciembre de 2019 gracias al rastreo con Big Data e Inteligencia Artificial - de la empresa BlueDot. Desde que el Covid-19 se propagó, en China se intentó decrementar o detectar el número de personas contagiadas a través de la recolección de datos de los contagiados, luego generaron un sin número de aplicaciones para informar a las personas sobre los casos y la gravedad. Las soluciones de Big Data y su uso correcto pueden ser una herramienta de gran utilidad, para la detección y así descender la curva de contagios frente al COVID-19. El CENARES como un Organismo Desconcentrado del Ministerio de Salud, responsable de la gestión estratégica del abastecimiento de los recursos de salud, estableciendo prioridades de acuerdo a los requerimientos nacionales y desarrollando los mecanismos necesarios de intervención en salud, definidos en el plan del Ministerio de Salud - MINSA. El problema con estas instituciones es que actualmente no se tiene identificado las variables que se deben de tener en cuenta para realizar una proyección más certera de la cantidad de vacunas e implementos que se deben de comprar y distribuir, según la región, provincia y/o Distrito. Con el trabajo se pretende construir una solución basada en datos recolectados de diferentes fuentes (MINSA-CENARES), que permita analizar, comprender y monitorizar la información para optimizar la compra y distribución de vacunas e implementos contra el COVID-19 bajo el ecosistema de Apache Hadoop y Microsoft Azure.

Big Data has played an important role in the response to COVID-19. The first alarm about this new virus was given on December 31, 2019 thanks to the tracking with Big Data and Artificial Intelligence - from the company BlueDot. Since the Covid-19 spread, in China an attempt was made to decrease or detect the number of infected people through the collection of data from those infected, then they generated a number of applications to inform people about the cases and the severity . Big Data solutions and their correct use can be a very useful tool for detection and thus lower the contagion curve against COVID-19. The National Center for the Supply of Strategic Health Resources (CENARES), as a Decentralized Organization of the Ministry of Health, is in charge of managing the supply of strategic health resources, prioritized through national requests, developing the necessary mechanisms for the care of the health interventions defined by the programs of the Ministry of Health - MINSA. The problem with these institutions is that currently the variables that must be taken into account to make a more accurate projection of the amount of vaccines and implements that must be purchased and distributed, according to the region, province and / or have not been identified. District. The work aims to build a solution based on data collected from different sources (MINSA-CENARES), which will allow to analyze, understand and monitor the information to optimize the purchase and distribution of vaccines and implements against COVID-19 under the Apache ecosystem. Hadoop and Microsoft Azure.