Minería de datos espaciales como herramienta de mejora en la asignación de recursos en Salud Pública: Un enfoque basado en evidencias

• Autores: Vallejo, Leonardo A.; Mariño, Sonia I.; Britos, Paola Verónica
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ingeniería y Sistemas de Comunicación; Minería de datos espaciales; Algoritmos supervisados y no supervisados; Sistemas de información geográficos; Epidemiologia; Salud Publica; Adultos mayores; Asignación de recursos; Ingeniería y Sistemas de Comunicación
• Institución: Universidad Nacional de Río Negro

Fil: Vallejo, Leonardo A. Universidad Nacional del Nordeste, Argentina
Fil: Mariño, Sonia I. Universidad Nacional del Nordeste, Argentina
Fil: Britos, Paola Verónica. Universidad Nacional de Rio Negro, Argentina
Public institutions should raise awareness and train their public servants on the importance of innovation. In this sense, we present some results related to a Master's Final Work focused on the implementation of supervised and unsupervised spatial data mining (SDM) techniques for the PAMI repository. Data mining is a technology that seeks to discover meaningful knowledge in different domains, such as health. The objective of this article is to generate knowledge to support decision making at managerial levels for efficient resource management. The CRISP-DM methodology was adapted. The application of spatial data mining can help to extract useful patterns that lack naked eye visibility. The current results of the implementation have proven to be highly effective in analyzing the characteristics of the affiliates and the distribution of their pathologies. On the other hand, they have made it possible to identify areas where a greater presence of the agency is required. In short, they have facilitated the generation of knowledge to support technical decision-making in the field of health and social security.
Las instituciones públicas deben sensibilizar y capacitar a sus servidores públicos sobre la importancia de la innovación. En ese sentido, se presentan algunos resultados relacionados con un Trabajo Final de Maestría que se enfoca en la implementación de técnicas supervisadas y no supervisadas de minería de datos espaciales (SDM) del repositorio de PAMI. La minería de datos es una tecnología que busca descubrir conocimientos significativos en diferentes dominios, como la salud. El objetivo de este artículo es generar conocimiento para apoyar la toma de decisiones a niveles gerenciales para la gestión eficiente de recursos. Se adaptó la metodología CRISP-DM. La aplicación de la minería de datos espaciales puede ayudar a extraer patrones útiles que carecen de visibilidad a simple vista. Los resultados actuales de la implementación han demostrado ser altamente efectivos en el análisis de las características de los afiliados y la distribución de sus patologías. Por otro lado, han permitido identificar zonas donde se requiere mayor presencia del organismo. En definitiva, han facilitado la generación de conocimiento para respaldar la toma de decisiones técnicas en el ámbito de la salud y la seguridad social.