[en] The flu is a severe public health issue in Catalonia, causing a notable number of deaths per year. It is a contagious respiratory infectious disease caused by the influenza viruses. The incidence of influenza cases typically increases annually with the onset of cold weather within the months of autumn and winter, which can create a lot of stress for the healthcare system. The main goal of this project is to analyze the historical dynamics of influenza in Catalonia and to develop predictive models that allow anticipation, with a rapid response to the increase in the number of infected individuals, thus allowing health system leaders to take early preventive measures. This study focuses on developing and investigating the application of the Long Short-Term Memory (LSTM) network for influenza time series forecasting. By preprocessing influenza data, a quality dataset has been prepared to feed into the model. Predictions have been made for three different seasons, using two distinct strategies of data scaling. In this context, promising performance has been observed for the 2018-2019 and 2019-2020 seasons. However, the 2023-2024 influenza season has posed new challenges, which has highlighted the need to improve the prediction model. One of the main results of this study is that the LSTM network can predict the next 14 days of influenza cases based on data from the previous 60 days. The use of this type of network for influenza prediction represents a significant contribution to decision-making in public health.

[es] La gripe es un grave problema de salud pública en Cataluña, que causa un notable número de muertes al año. Se trata de una enfermedad infecciosa respiratoria contagiosa causada por los virus de la gripe. La incidencia de casos de gripe suele aumentar anualmente con la llegada del frío en los meses de otoño e invierno, lo que puede generar un gran estrés para el sistema sanitario. El objetivo principal de este proyecto es analizar la dinámica histórica de la gripe en Cataluña y desarrollar modelos predictivos que permitan anticiparse, con una respuesta rápida, al aumento del número de individuos infectados, permitiendo así a los responsables del sistema sanitario tomar medidas preventivas tempranas. Este estudio se centra en desarrollar e investigar la aplicación de la red de Memoria Larga a Corto Plazo (LSTM) para la predicción de series temporales de gripe. Mediante el preprocesamiento de los datos sobre la gripe, se ha preparado un conjunto de datos de calidad para alimentar el modelo. Se han realizado predicciones para tres temporadas diferentes, utilizando dos estrategias distintas de escalado de datos. En este contexto, se ha observado un rendimiento prometedor para las temporadas 2018-2019 y 2019-2020. Sin embargo, la temporada de gripe 2023-2024 ha planteado nuevos retos, lo que ha puesto de manifiesto la necesidad de mejorar el modelo de predicción. Uno de los principales resultados de este estudio es que la red LSTM puede predecir los próximos 14 días de casos de gripe basándose en los datos de los 60 días anteriores. El uso de este tipo de redes para la predicción de la gripe representa una importante contribución a la toma de decisiones en salud pública.