Modelos discretos en epidemiología

Ana Buendía Ruiz-Azuaga

¿Qué es?

La epidemiología se encarga de estudiar el control, causa y los patrones de las enfermedades en grupos de personas. Hablamos de una epidemia cuando tenemos brotes espontáneos de una enfermedad o situaciones endémicas, en las que la enfermedad está siempre presente.

En este proyecto se han estudiado los principales modelos matemáticos de la epidemiología, en su versión tanto discreta como continua. Además, se ha desarrollado software para visualizar el comportamiento de cada uno de estos modelos, así como permitir ajustar datos subidos por el usuario mediante estos.

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Guía de instalación y uso

Para ejecutar este proyecto, comienza por descargar los archivos fuente del repositorio. Esto puede hacerse descargando el repositorio directamente desde la web de github o clonando el repositorio (más información sobre cómo clonar un repositorio aquí).

Tenemos varias opciones para instalar y ejecutar el software, basta elegir una. Se recomienda instalar y lanzar el software de forma manual (opción 1).

1. Manualmente

Para ejecutar el software nos situamos en la carpeta codigo/web_plotsir.

1.1 Dependencias

Para instalar las dependencias ejecutamos el comando:

make install_deps

O también podemos simplemente instalar la lista de dependencias requirements.txt usando:

pip install -r requirements.txt

1.2 Cómo se usa

Para ejecutarla, en esa misma carpeta usamos:

make -j2

Otra forma de hacerlo es situándonos dentro de la carpeta codigo/web_plotsir/app y ejecutando:

python3 index_dash.py & (cd app && flask run)

2. Construyendo la imagen de docker

Una vez clonado o descargado, nos situamos en código/web_plotsir, y abrimos una terminal.

Podemos lanzar la aplicación usando docker (y, para más comodidad, docker-compose), para lo cuál primero construimos el contenedor, para ello escribimos en la terminal:

make build_docker

También podemos hacerlo manualmente ejecutando:

docker-compose build

Y una vez construido (basta construirlo una vez) para lanzarlo usamos:

make run_docker

O, de nuevo, podemos hacerlo manualmente ejecutando:

docker run -t -p 5000:5000 -p 8050:8050 mapachana/plotsir:latest

3. Descargando la imagen de docker hub

La imagen del contenedor se encuentra aquí.

Vamos a bajarnos la imagen del contenedor en docker hub ejecutando:

docker pull mapachana/plotsir:latest

Y finalmente la lanzamos como antes ejecutando:

make run_docker

O, si lo preferimos:

docker run -t -p 5000:5000 -p 8050:8050 mapachana/plotsir:latest

Problemas frecuentes y soluciones

• Si hay algçún problema al lanzar la aplicación por algún error de Flask relativo a no encontrar la aplicación, se puede deber a que no se ha definido la variable de entorno FLASK_APP, debe crearse como se muestra:

export FLASK_APP=app