Cómo crear un rastreador y visualizador de brotes de enfermedades globales en tiempo real

Crea una poderosa aplicación web que visualice los datos de brotes de enfermedades en tiempo real en mapas interactivos. Este proyecto combina datos de múltiples organizaciones de salud, brindando a los usuarios información actualizada sobre amenazas, tendencias y puntos críticos de salud global. Perfecto para investigadores, profesionales de la salud y ciudadanos preocupados.

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Resumen Simple

Un visualizador de brotes de enfermedades en tiempo real que proporciona mapas interactivos y análisis de datos para rastrear y monitorear las amenazas globales de salud, brindando a los usuarios información y perspectivas oportunas.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

Proporcionar una visualización en tiempo real de los brotes de enfermedades en todo el mundo
Ofrecer mapas interactivos con información detallada sobre brotes específicos
Permitir a los usuarios rastrear múltiples enfermedades y comparar datos de brotes
Entregar notificaciones oportunas sobre nuevos brotes o actualizaciones significativas

Público objetivo:

Funcionarios de salud pública
Investigadores y epidemiólogos
Profesionales de la salud
Periodistas y organizaciones de medios
Público general interesado en la salud global

Características clave:

Mapa global interactivo con marcadores de brotes de enfermedades
Vista detallada de brotes específicos con estadísticas y tendencias
Herramientas de seguimiento y comparación de múltiples enfermedades
Actualizaciones de datos en tiempo real de organizaciones de salud confiables
Alertas y notificaciones personalizables
Capacidades de exportación y compartición de datos
Diseño receptivo para acceso móvil

Requisitos de usuario:

Interfaz intuitiva para una fácil navegación y exploración de datos
Información precisa y actualizada de fuentes confiables
Capacidad de filtrar y buscar enfermedades o regiones específicas
Panel de control personalizable para un seguimiento personalizado
Cuentas de usuario seguras para guardar preferencias y recibir alertas

Flujos de Usuario

Registro y onboarding de nuevos usuarios:
- El usuario visita el sitio web y hace clic en "Registrarse"
- Ingresa su correo electrónico, contraseña e información básica de perfil
- Completa un breve proceso de incorporación para seleccionar las enfermedades de interés y las regiones a monitorear
- Accede al panel de control personalizado con información relevante sobre brotes
Exploración de datos de brotes de enfermedades:
- El usuario navega a la vista del mapa global
- Hace zoom en una región o país específico
- Hace clic en los marcadores de brotes para ver información detallada
- Alterna entre diferentes enfermedades o períodos de tiempo
- Usa filtros para refinar los datos mostrados
Configuración de alertas y notificaciones:
- El usuario accede a la página de configuración de notificaciones
- Selecciona enfermedades, regiones o criterios de umbral para las alertas
- Elige los métodos de notificación preferidos (correo electrónico, push, en la aplicación)
- Guarda la configuración y recibe actualizaciones en tiempo real según sus preferencias

Especificaciones Técnicas

Frontend:

React para construir la interfaz de usuario
Mapbox GL JS o Leaflet para mapas interactivos
D3.js para visualizaciones de datos avanzadas
Redux para la gestión del estado
Axios para solicitudes API

Backend:

Node.js con Express para el servidor
PostgreSQL para la base de datos principal
Redis para el caché y las actualizaciones en tiempo real
Bull para la puesta en cola de trabajos (obtención y procesamiento de datos)

API y servicios:

API de la OMS, los CDC y otras organizaciones de salud para datos de brotes
API de Mapbox o Google Maps para geocodificación y mosaicos de mapas
SendGrid o Mailgun para notificaciones por correo electrónico
Firebase Cloud Messaging para notificaciones push

DevOps:

Docker para la containerización
GitHub Actions para CI/CD
AWS o Google Cloud Platform para el alojamiento

Puntos de API

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/outbreaks
GET /api/outbreaks/:id
GET /api/diseases
POST /api/alerts
GET /api/user/dashboard
PUT /api/user/preferences
GET /api/stats/global
GET /api/stats/regional/:region

Esquema de Base de Datos

Usuarios:

id (PK)
email
password_hash
name
created_at
last_login

Brotes:

id (PK)
disease_id (FK)
location
start_date
status
case_count
death_count
last_updated

Enfermedades:

id (PK)
name
description
symptoms

AlertasDeUsuario:

id (PK)
user_id (FK)
disease_id (FK)
region
threshold
notification_type

Estructura de Archivos

/src
  /components
    Map.js
    OutbreakDetails.js
    AlertSettings.js
    Dashboard.js
  /pages
    Home.js
    Login.js
    Register.js
    Profile.js
  /api
    outbreakService.js
    userService.js
    alertService.js
  /utils
    dataProcessing.js
    mapHelpers.js
  /styles
    global.css
    components.css
  /redux
    store.js
    actions/
    reducers/
/public
  index.html
  assets/
/server
  /routes
  /controllers
  /models
  /services
  /config
/scripts
  dataScraper.js
  dataProcessor.js
README.md
package.json
Dockerfile
.env.example

Plan de Implementación

Configuración del proyecto (1-2 días)
- Inicializar la aplicación React y el servidor Node.js
- Establecer el control de versiones y la estructura del proyecto
Integración de datos (3-4 días)
- Implementar la obtención de datos de las API de organizaciones de salud
- Crear scripts de procesamiento y almacenamiento de datos
Desarrollo del backend (5-7 días)
- Desarrollar los extremos de la API
- Configurar la base de datos y los modelos
- Implementar el sistema de autenticación
Estructura básica del frontend (3-4 días)
- Crear componentes React básicos
- Implementar el enrutamiento y la gestión del estado
Integración del mapa (4-5 días)
- Integrar la biblioteca de mapas
- Desarrollar marcadores de mapa e interactividad
Visualización de datos (5-6 días)
- Crear gráficos y tablas para los datos de brotes
- Implementar funciones de filtrado y comparación
Características de usuario (3-4 días)
- Desarrollar el panel de control del usuario
- Implementar el sistema de alertas y notificaciones
Pruebas y refinamiento (4-5 días)
- Realizar pruebas exhaustivas de todas las funciones
- Optimizar el rendimiento y corregir errores
Preparación para la implementación (2-3 días)
- Configurar el entorno de alojamiento
- Configurar la canalización de CI/CD
Lanzamiento y monitoreo (en curso)
- Implementar la aplicación
- Monitorear el rendimiento y los comentarios de los usuarios
- Iterar y mejorar en función de los datos de uso

Estrategia de Despliegue

Contenjerizar la aplicación usando Docker para la coherencia entre entornos
Usar AWS Elastic Beanstalk o Google App Engine para una escalabilidad sencilla
Configurar una base de datos PostgreSQL administrada (p. ej., AWS RDS o Google Cloud SQL)
Implementar una capa de caché de Redis para mejorar el rendimiento
Utilizar una red de entrega de contenidos (CDN) para los activos estáticos
Establecer procedimientos de copia de seguridad y recuperación ante desastres
Implementar herramientas de registro y monitoreo (p. ej., pila ELK, Prometheus, Grafana)
Utilizar implementación azul-verde para actualizaciones sin tiempo de inactividad
Implementar el escalado automático en función de los patrones de tráfico
Actualizar y parchar regularmente todos los sistemas por razones de seguridad

Justificación del Diseño

El diseño se centra en crear una aplicación fácil de usar, eficiente y escalable para visualizar los datos de brotes de enfermedades. Se eligió React por su arquitectura basada en componentes y su gran ecosistema, mientras que Node.js proporciona un backend basado en JavaScript para la coherencia. El uso de mapas interactivos y bibliotecas de visualización de datos garantiza una experiencia de usuario atractiva. Las actualizaciones y notificaciones en tiempo real mantienen informados a los usuarios sobre cambios críticos. La arquitectura modular y el uso de contenedores permiten una fácil escalabilidad y mantenimiento a medida que crece la aplicación. Las medidas de seguridad, incluida la autenticación de usuarios y el cifrado de datos, protegen la información de salud confidencial.