Análisis de patrones de morbilidad por anemia mediante algoritmos no supervisados: un enfoque basado en datos de establecimientos de salud a nivel nacional

Autores/as

  • Maicol Jainor Ramos Salinas Universidad Nacional Mayor de San Marcos Lima, Perú
  • Fernando Miguel Villegas Pancca Universidad Nacional Mayor de San Marcos Lima, Perú
  • Billy Bruce Cordova Chipa Universidad Nacional Mayor de San Marcos Lima, Perú
  • Sebastian Pedro Cano Quito Universidad Nacional Mayor de San Marcos Lima, Perú https://orcid.org/0009-0009-2558-1810
  • Pedro Martin Lezama Gonzales Universidad Nacional Mayor de San Marcos Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/risi.v16i2.25776

Palabras clave:

Anemia, Minería de datos, Clustering

Resumen

La anemia es un importante desafío de salud pública en Lima, Perú, especialmente entre las poblaciones vulnerables. La aplicación de algoritmos de minería de datos y análisis de patrones ofrece una nueva perspectiva para abordar este problema. Al aprovechar grandes conjuntos de datos, la minería de datos permite descubrir patrones y correlaciones ocultos. Combinando estos hallazgos con algoritmos de análisis de patrones, es posible desarrollar modelos que identifiquen patrones de morbilidad relacionados con la anemia y factores de riesgo clave. Esto permite a los profesionales de la salud tomar medidas preventivas y brindar intervenciones tempranas a quienes corren mayor riesgo. Al anticipar la morbilidad por anemia se pueden implementar estrategias preventivas más efectivas, logrando una disminución de esta enfermedad y brindando a los peruanos una mayor calidad de salud.

 

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Publicado

2023-12-30

Número

Sección

Artículos de Investigaciones Originales

Cómo citar

[1]
“Análisis de patrones de morbilidad por anemia mediante algoritmos no supervisados: un enfoque basado en datos de establecimientos de salud a nivel nacional”, Rev.Investig.sist.inform., vol. 16, no. 2, pp. 15–24, Dec. 2023, doi: 10.15381/risi.v16i2.25776.