Salud Pública
Hospitales_ESP: de datos públicos dispersos a inteligencia sanitaria accionable
Introducción
Hospitales_ESP nace como respuesta a un problema frecuente: los datos sanitarios públicos en España están disponibles, pero fragmentados entre portales y formatos. El objetivo fue construir un pipeline reproducible para integrar, normalizar y validar estas fuentes, generando un modelo de datos usable para análisis comparables entre comunidades autónomas y a lo largo del tiempo.
Problema
Con fuentes dispersas, nomenclaturas heterogéneas y metadatos incompletos, es difícil responder preguntas básicas: ¿cómo evoluciona la actividad hospitalaria?, ¿dónde aparecen cuellos de botella?, ¿qué variabilidad territorial es estructural y cuál es coyuntural?
Solución técnica
- ETL reproducible con ingestión, limpieza y normalización de campos clave (fechas, unidades, códigos).
- Diccionario de datos y convenciones para facilitar joins y comparaciones.
- Validaciones mínimas de calidad (rangos, consistencia temporal, claves únicas, duplicados).
- Estructura modular para añadir nuevas fuentes sin romper compatibilidad.
Modelo de datos
Esquema canónico con tablas de hechos y dimensiones mínimas (centro, periodo, servicio), pensado para consultas típicas (series temporales, comparativas interregionales, “small multiples” por servicio).
Ejemplos de hallazgos
- Variación estacional en indicadores de actividad y ocupación.
- Outliers persistentes que sugieren problemas de registro o casuística local.
- Diferencias estructurales entre CCAA que se estabilizan tras normalizar por población.
Visualizaciones
- Mapa coroplético por indicador con filtros de periodo.
- “Small multiples” por servicio para comparar trayectorias.
- Detección de anomalías con bandas históricas.
Roadmap
- Ampliar fuentes y documentación de metadatos.
- QA automatizado y pruebas de regresión de datos.
- Publicar tablero con indicadores comparables y descarga de datasets.
Reproducibilidad
Código y guía de uso en el repositorio. Contribuciones y nuevas fuentes son bienvenidas.