Mapa Hospitales Chile

• Caso base basado en documentación local del proyecto; repo y demo públicos pendientes de confirmar.
• La capa cartográfica regional actual es provisional para visualización y no participa en joins ni métricas.
• El MVP no afirma disponibilidad en tiempo real ni cobertura completa del universo privado.

• Construye una capa maestra de hospitales públicos SNSS con código DEIS, comuna, región, servicio de salud y coordenadas.
• Integra capacidad de camas 2020-2024 desde el anuario DEIS, con matching normalizado y alias versionados.
• Expone API básica y web Next.js/D3 con filtros, mapa, ficha hospitalaria y serie de camas.

• Partir por identidad de entidades antes de acumular indicadores: código DEIS, nombres canónicos y servicios de salud.
• Usar snapshots versionados de fuentes públicas inestables en vez de acoplar la app a descargas directas.
• Mantener reportes de matching para no forzar joins dudosos entre anuario y tabla maestra.
• Separar ETL, API y Web para que la capa hospitalaria sea reusable más allá del mapa.

La información hospitalaria chilena está distribuida entre geoportales, anuarios, PDFs, registros sectoriales y catálogos con nomenclaturas distintas.

Dibujar puntos sobre un mapa no resuelve el problema si no existe antes una capa hospitalaria longitudinal, confiable y con identidad estable.

El proyecto parte por la red pública SNSS para validar una base reusable antes de sumar urgencias, listas de espera, acreditación o compras.

• Usar código DEIS como identificador prioritario cuando existe, evitando usar nombres libres como llave principal.
• Versionar snapshots de fuentes MINSAL/DEIS y registrar source_id, source_url y snapshot_at en los artefactos derivados.
• Servir el bootstrap desde JSON versionado antes de depender de PostGIS, manteniendo simple el contrato de API mientras madura el modelo.
• Separar el mapa D3 de los transforms de datos: la web consume endpoints listos para visualización.
• Dejar explícitos los no-objetivos del MVP: sin tiempo real, sin universo privado completo y sin score clínico compuesto.

• La API expone health services, regions, establishments, GeoJSON y capacidad de camas por hospital.
• La serie de camas 2020-2024 se parsea desde tabla 33 del anuario DEIS y se cruza contra la maestra por matching controlado.
• El destino arquitectónico es Postgres/PostGIS, pero el bootstrap conserva artefactos JSON versionados para auditar el contrato inicial.

• El slice implementado ya cubre 192 hospitales públicos SNSS, 29 servicios de salud y 3.820 filas de capacidad anual de camas para 191 hospitales cruzados.
• El producto convierte fuentes sanitarias dispersas en una capa consultable por hospital, territorio y red asistencial.
• La base queda preparada para sumar acreditación, urgencias, listas de espera, exportación y reporting sin rehacer la identidad hospitalaria.