La biosurveillance, centrada en la detección temprana de brotes de enfermedades, se basa en gráficos de control estadístico clásicos para detectar brotes de enfermedades. Sin embargo, tales métodos no siempre son adecuados en este contexto. Los supuestos de normalidad, independencia y estacionariedad suelen violarse típicamente en datos sindrómicos. Además, las señales de brotes suelen tener patrones desconocidos y, por lo tanto, requieren detectores generales. Proponemos métodos basados en wavelets, que hacen menos suposiciones y son adecuados para detectar anomalías de forma desconocida. Las wavelets han sido ampliamente utilizadas para el filtrado y compresión de datos, pero se ha publicado poco trabajo sobre su uso para monitoreo. Discutimos problemas basados en el monitoreo e ilustramos su uso con datos sobre visitas a clínicas militares en los EE. UU.