Uso

Referencia de comandos

Comando	Qué hace
urg-forecast demo	Pronóstico para el Hospital de Puerto Montt (24-105) y el Hospital de Frutillar (24-115). Si no hay red, usa el snapshot incluido.
urg-forecast buscar [TEXTO]	Lista los establecimientos cuyo nombre, código, tipo (Hospital, SAPU, SAR, SUR), comuna, región o servicio de salud contiene TEXTO (todos si va vacío). La primera columna es el código que recibe pronosticar.
urg-forecast pronosticar CODIGO [CODIGO ...]	Backtest + pronóstico para uno o más establecimientos. Códigos como 24-105 o 124105.
urg-forecast modelos	Lista los modelos disponibles y cuáles se comparan por defecto.

Opción	Comandos	Significado
-H, --horizonte	demo, pronosticar	Horizonte: semanas (12, 12s) o meses (6m). Por defecto 26 semanas.
-o, --salida	demo, pronosticar	Carpeta de salida (por defecto ./urg-forecast-salida); una subcarpeta por establecimiento.
-m, --modelo	demo, pronosticar	Modelo a usar, repetible. Nombre de urg-forecast modelos o archivo:Clase para uno propio. Ver Modelos.
--sin-calibrar	demo, pronosticar	No ensanchar los intervalos según el error del backtest.
--desde AÑO	pronosticar	Primer año DEIS a usar (por defecto 2022). 2020–2021 siempre se excluyen.
--offline	demo, pronosticar	Solo el snapshot incluido, sin red. El snapshot trae únicamente los dos hospitales del demo.
--fuente repo|deis	demo, buscar, pronosticar	De dónde leer los datos (ver abajo). Por defecto repo.
--anio AÑO	buscar	Con --fuente deis: año del archivo DEIS donde buscar (por defecto el actual).
--cache CARPETA	demo, buscar, pronosticar	Dónde guardar las descargas (ver abajo).
--version	—	Muestra la versión.

De dónde salen los datos. Por defecto (--fuente repo) el comando lee una copia semanal de los totales diarios de todos los establecimientos, que el proyecto publica en la rama datos del repositorio. Pesa unos pocos MB y se genera una vez por semana con una sola descarga desde el DEIS, para no sobrecargar su servidor con descargas de cada usuario. Con --fuente deis el comando descarga directamente los archivos anuales completos del DEIS (cientos de MB por año), que traen además el detalle por causa y grupo de edad.

Caché de descargas. Las descargas se guardan en ./data/external/deis_cache/, relativo a la carpeta desde donde corres el comando. Para compartir una sola caché entre carpetas, define URG_FORECAST_CACHE=/ruta/a/cache o usa --cache.

Códigos de salida. 0 si se pronosticó al menos un establecimiento, 1 si no hubo datos (código desconocido, historia insuficiente, sin conexión) o no hubo coincidencias en la búsqueda, 2 si los argumentos o el modelo son inválidos. El pronóstico necesita al menos backtest + 104 semanas completas: 130 semanas con el horizonte por defecto de 26.

Cómo funciona

1. Lee los totales diarios del establecimiento desde la copia semanal del repositorio (o, con --fuente deis, desde los archivos del DEIS). Cada martes un workflow del repositorio descarga el DEIS, actualiza esa copia y recalcula los pronósticos de la demo.
2. Suma el total de atenciones por semana completa (las semanas incompletas de los extremos se descartan, porque el DEIS reporta con rezago). Se excluyen 2020–2021 por la pandemia, y los archivos 2017–2019 (xlsx/mdb) todavía no se leen, así que en la práctica la historia parte en 2022 aunque uses --desde.
3. Compara cuatro modelos (seasonal naive como referencia, AutoARIMA, una regresión armónica y MSTL) en tres ventanas de backtest tan largas como el horizonte (máximo 26 semanas), y elige el de menor pérdida por cuantil P80 promedio. Con datos en vivo de siete hospitales ningún modelo ganó en todos, así que la elección se hace por establecimiento; ver docs/seleccion-de-modelos.md.
4. Reajusta ese modelo con toda la historia y pronostica el horizonte pedido.
5. Ensancha los intervalos del pronóstico según el error del backtest cuando ahí resultaron estrechos (nunca los angosta). --sin-calibrar lo desactiva.

urg-forecast demo usa el snapshot incluido en el paquete si no hay conexión; el resumen indica qué fuente se usó. --offline fuerza el snapshot.

Una base, no un producto

Lo que obtienes es un pipeline funcional y testeado que va desde datos públicos hasta un pronóstico con un backtest honesto. Lo que no obtienes:

• Modelos ajustados. Son modelos estadísticos sin ajuste para tu establecimiento, sin clima y sin eventos locales (salvo los feriados en ArmónicoFeriados).
• Detalle. Pronostica solo el total semanal de atenciones, sin desglose por causa, edad ni categorización, y no diario ni por hora.
• Intervalos exactos. El paso 5 los ensancha según el error pasado, lo que no anticipa una temporada inusual.
• Validación. No ha sido validado como herramienta de decisión clínica ni operacional, y los datos DEIS son agregados y se publican con rezago.

Antes de apoyarte en un pronóstico para decisiones reales, como mínimo:

1. Revisa la tabla de backtest y la línea de cobertura P80 para tu establecimiento; poca historia o un cambio estructural (servicio nuevo, cambio de población asignada) las vuelven poco confiables.
2. Compáralo con lo que tu equipo ya usa (la misma semana del año anterior, una planilla): el modelo tiene que ganarle para valer algo.
3. Agrega lo que sabes localmente: covariables, tus propios modelos, tus propios datos.
4. Vuelve a correrlo seguido; el resumen avisa cuando los datos tienen más de cuatro semanas.

El valor está en lo que le agregues. Para eso son las dos secciones que siguen.