Aplicación del modelo Prophet para la predicción de brotes explosivos de dengue en regiones críticas de Perú: un estudio de series temporales 2000–2024 - Rojas-Paucar, Wildon; Carranza López, Alberto Octavio; Francia-Candiotti, Edgar Joselito; Pareja-Granda, Elvis Alberto; Medina Soto, Elizabeth Luisa (Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, 2025)
Objetivo: Predecir el avance de casos de dengue en Perú, en los departamentos categorizados como “brote explosivo”, para el periodo 2025–2027, mediante el uso del algoritmo Prophet. Métodos: El presente trabajo analizó y desarrolló predicciones utilizando datos del Ministerio de Salud (MINSA) del 2000 al 2024. Se utilizó el modelo Prophet, entrenado con datos del 2000 hasta 2023, y luego probado con casos reales del año 2024. A fin de determinar su funcionamiento se utilizaron medidas de error RMSE, MAE y MAPE. Las predicciones se hicieron para los años 2025 hasta 2027, analizando los comportamientos de cada departamento. Resultado: El modelo funcionó bien en algunos departamentos peruanos como Lambayeque, Callao y Tumbes, pero en otros, como La Libertad y Lima, realizó predicciones con valores menores de lo real (error > 16,000 casos). Por otra parte, mostró un aumento constante con sobreestimaciones, a partir de cifras muy altas de casos extremos, en los departamentos de Madre de Dios y Ucayali. Las predicciones para los años 2025 hasta 2027 esperan un aumento moderado del 10 % hasta el 20 % por cada año en la mayoría de los departamentos, pero se requiere cautela en las zonas con muchos casos de contagio. Conclusiones: El modelo mostró utilidad cuando los casos desarrollan tendencias estables, pero no funciona bien cuando existen brotes repentinos o extremos, debido a que utilizan datos históricos univariados; por ello, las predicciones deben tomarse con cuidado, especialmente en departamentos cuyos casos cambian de forma repentina.