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Data Mining: Aplicaciones en Salud y Medicina
Problemas identificados
Millones de paciente que necesitan ser monitoreados fisiológicamente de manera simultánea
Necesidad de prevenir enfermedades crónicas
Demasiadas muestras de pacientes para analizar
Reducir los costos en el sector de salud
Escasos recursos
Crecimiento poblacional
Beneficios obtenidos
Sistemas que detectan y ayudan a tratar padecimientos
Datos utilizados de acuerdo a tu perfil genético
Análisis de código genético a un costo muy bajo
Abarcar una gran cantidad de análisis en poco tiempo
A partir de datos recabados obtener informes más precisos de padecimientos
Mejor toma de decisiones para tratamientos
Evita el tener que hacer exámenes caros e innecesarios
Mejora la calidad y disminuye el costo del cuidado de la salud
Privacidad en información
Métricas o indicadores clave utilizados
Diagnósticos de cáncer
Patrones que indican riesgo de padecimiento de una enfermedad crónica
Información recopilada de muchos pacientes con algún padecimiento
Datos utilizados
Peso
Edad
Estatura
Genero
Actividad física
Presión arterial
Frecuencia cardíaca
Ubicación
Algoritmos aplicados
Regresión lineal
Regresión logística
Herramientas utilizadas
Dispositivos en muñecas
Antibiogramas
Gráficas
Recopilación de datos de análisis
Teléfonos inteligentes
