Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019

Abstract

Las instituciones públicas deben sensibilizar y capacitar a sus servidores públicos sobre la importancia de la innovación. En ese sentido el presente Trabajo Final de Maestría 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. Se utilizan estas técnicas para analizar las características de los afiliados, la distribución de algunas de sus patologías, localizar posibles relaciones con factores sociales, económicos, como también la gestión eficiente de recursos. El objetivo es generar conocimiento para apoyar la toma de decisiones a nivel gerencial. 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.

Public institutions must raise awareness and train their public servants about the importance of innovation. In that sense, this Master's Final Project focuses on the implementation of supervised and unsupervised spatial data mining (SDM) techniques from the PAMI repository. Data mining is a technology that seeks to discover significant knowledge in different domains, such as health. These techniques are used to analyze the characteristics of the members, the distribution of some of their pathologies, to locate possible relationships with social and economic factors, as well as the efficient management of resources. The objective is to generate knowledge to support technical decision making at the managerial level. The application of spatial data mining can help extract useful patterns that lack visibility with the naked eye. The current results of the implementation have proven to be highly effective in the analysis of the characteristics of the members and the distribution of their pathologies. These techniques have made it possible to identify areas where a greater presence of the organism is required. In short, they have facilitated the generation of knowledge to support technical decision-making in the field of health and social security.