nowcasting-sus

Nowcasting bayesiano para dados do SINAN — correção de atraso de notificação em tempo real usando PyMC.

⚕️ Desenvolvido no Centro de Inteligência Estratégica para a Gestão Estadual do SUS e Departamento de Vigilância em Saúde da Secretaria de Estado de Saúde do Acre Agora open source para qualquer equipe de vigilância do Brasil.

---

O Problema

Os dados do SINAN chegam atrasados. Não por falha do sistema — é da natureza da notificação epidemiológica:

1. Um caso ocorre (data de início dos sintomas)
2. Leva dias ou semanas até ser digitado no SINAN
3. Se você olha o número bruto de hoje, está sempre subestimando a realidade

O nowcasting (ou "previsão do presente") resolve isso: modela o padrão histórico de atraso de notificação e estima quantos casos já ocorreram mas ainda não foram notificados.

---

Instalação

pip install nowcasting-sus

Requisitos: Python ≥ 3.10, PyMC ≥ 5.0

---

Uso Rápido

Python

from nowcasting_sus.data import load_sinan, prepare_matrix
from nowcasting_sus.models import NowcastingModel, NowcastingModelDOW
from nowcasting_sus.plot import plot_nowcasting, plot_panel

# 1. Carregar dados do SINAN (qualquer CSV com DT_SIN_PRI e DT_NOTIFIC)
df = load_sinan("dados_sinan.csv")

# 2. Preparar matriz onset × delay para o modelo
nmat, dates, obs_t, obs_d, counts = prepare_matrix(df)

# 3. Ajustar modelo nowcasting
modelo = NowcastingModel()
idata = modelo.fit(obs_t, obs_d, counts, T=nmat.shape[0], D=nmat.shape[1])

# 4. Obter estimativas corrigidas
median, low, high = modelo.get_nowcast_ci()
# median[t] = casos esperados no dia t (já corrigindo atraso)

# 5. Visualizar
fig = plot_nowcasting(nmat, median, low, high, dates)

Modelo com Efeito de Dia da Semana (DOW)

import pandas as pd

modelo_dow = NowcastingModelDOW()
dow = pd.to_datetime(dates).dayofweek.values  # 0=segunda .. 6=domingo
idata = modelo_dow.fit(obs_t, obs_d, counts, T=T, D=nmat.shape[1], dow=dow)

# Ver efeito de cada dia da semana
print(modelo_dow.get_dow_effect())
# Exemplo: {'Seg': 1.12, 'Dom': 0.65} → domingo tem 35% menos notificações

CLI — Relatório HTML

nowcasting-report dados_sinan.csv --agravo "Chikungunya" --uf "Bahia" -o boletim.html

Gera um boletim epidemiológico completo com:

• Resumo executivo (observado × estimado × não notificados)
• Tabela com estimativas dos últimos 14 dias
• Interpretação automática dos resultados

---

Modelos

Modelo	Descrição	Quando usar
NowcastingModel	Random Walk 1ª ordem + Negative Binomial	Uso geral, padrão
NowcastingModelDOW	RW1 + NB + efeito dia da semana (ZeroSumNormal)	Quando há padrão claro de menor notificação em fins de semana

Parâmetros Ajustáveis

Parâmetro	Default	Descrição
sigma_rw	0.1	Suavidade da tendência temporal (menor = mais suave)
alpha_nb	10.0	Dispersão da NegativeBinomial (maior = menos dispersão)
alpha_scale	3.0	Escala do prior Dirichlet para distribuição de atraso
sigma_dow	0.3	(DOW) Magnitude do efeito dia da semana

---

Estrutura do Pacote

nowcasting-sus/
├── nowcasting_sus/
│   ├── __init__.py    # Exporta API pública
│   ├── data.py        # Carga e preparação de dados SINAN
│   ├── models.py      # Modelos PyMC (NowcastingModel, NowcastingModelDOW)
│   ├── plot.py        # Visualização (curva, painel, efeito DOW)
│   ├── report.py      # Geração de boletim HTML
│   └── cli.py         # Interface de linha de comando
├── tests/             # Suite de testes (65+ testes, pytest)
├── examples/          # Exemplos de uso
├── .github/workflows/ # CI/CD automatizado
└── pyproject.toml     # Configuração do pacote

---

Exemplo Completo

Veja examples/example_real.py para um pipeline completo que:

1. Carrega dados do SINAN
2. Ajusta modelo base e modelo DOW
3. Gera gráfico de painel 2×3
4. Exporta relatório HTML

---

API Detalhada

data.load_sinan(filepath, date_onset, date_notif, max_delay, min_year)

Carrega CSV do SINAN, valida colunas, converte datas, calcula delay e filtra registros inválidos.

data.prepare_matrix(df, max_delay)

Converte DataFrame em matriz T × D (dias de onset × dias de delay) para o modelo.

models.NowcastingModel.fit(obs_t, obs_d, counts, T, D, draws, tune, chains)

Ajusta o modelo MCMC via PyMC. Retorna arviz.InferenceData.

models.NowcastingModel.get_nowcast_ci(prob=0.95)

Retorna (mediana, inferior, superior) — estimativas nowcast na escala original (casos/dia).

plot.plot_nowcasting(...), plot.plot_panel(...), plot.plot_dow_effect(...)

Funções de visualização. Todas retornam matplotlib.figure.Figure.

report.generate_report(...)

Gera boletim epidemiológico em HTML. Aceita parâmetros personalizados (agravo, UF, CID).

---

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas!

1. Fork o repositório
2. Crie uma branch: git checkout -b minha-feature
3. Faça suas alterações
4. Execute os testes: pytest tests/ -v
5. Envie um PR

---

Licença

MIT — use, modifique e distribua livremente. Atribuição apreciada.

---

Contato

Marcos Malveira — mvmlima@hotmail.com

---

Prefira dados corrigidos a dados atrasados. 🧬📈