Estimación de demanda como estrategia de administraciòn de atención médica en cardiología en Bogotá, mediante redes neuronales
Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Red Neuronal Artificial, Entrenamiento, Tendencia, Cardiovascular, Miocardio, Sistema Vascular, Factores de Riesgo, Detección Temprana, prevención.Resumen
Estudios recientes publicados en revistas científicas indican que el número de personas diagnosticadas con Enfermedades Cardiovasculares (ECV) en todo el mundo va en aumento y nuestro país no es la excepción, siendo el infarto al miocardio y el accidente cerebrovascular las dos principales causas de muerte relacionadas y las de mayor crecimiento dentro de las llamadas Enfermedades No Transmisibles (ENT). Esto nos hace ver la necesidad de estimar de una manera confiable el crecimiento de la demanda de atención en patologías ECV, con el objeto de que estos resultados sean usados por los ordenadores del gasto para programar la inversión en infraestructura y recursos a la medida de esta demanda, asimismo, se tomen las medidas necesarias para generar estrategias de prevención temprana y cambio de hábitos, basados en los factores de riesgo que más inciden en la generación de ECV. Los datos asociados a ECV para este estudio se tomaron de información abierta, proporcionada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE y del Observatorio de Salud de Bogotá de la Secretaría Distrital de Salud de Bogotá. Una vez parametrizados y normalizados estos datos, fueron usados para entrenar y validar una RNA creada para esta estimación, esto permitió vislumbrar el crecimiento de esta demanda y por tanto la necesidad de tomar cartas en el asunto antes de que el sistema de salud de Colombia colapse.
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