Hace mas de un año, a inicios del 2020, Angélica Enríquez Amaya, alumna del Posgrado en Ingeniería Industrial del programa de Maestría en Ingeniería en Sistemas y Tecnología de la Universidad de Sonora en México, presentó en ese momento con éxito de manera escrita y réplica oral la tesis titulada “Desarrollo de un Modelo para Apoyar el Proceso de Atención de Pacientes con Cáncer de Mama en una Institución de Salud con Minería de Datos” teniendo como Directora de Tesis a la Dra. Raquel Torres Peralta y como Codirector al Dr. Gerardo Sánchez Schmitz. El proyecto se desarrolló en en una institución de salud, ubicada en Hermosillo, Sonora, México. Donde se buscó desarrollar un modelo, que permitiera identificar áreas de oportunidad para establecer señalamientos y sugerencias de mejora en el proceso de atención del cáncer de mama. La propuesta expuesta consta de dos ejes 1) utilización de análisis de georreferenciación para la vigilancia epidemiológica, 2) revisión y mejora del proceso de atención a pacientes con cáncer de mama. Se identificaron las principales actividades del proceso de atención de cáncer de mama identificando áreas de oportunidad. Finalmente, con esto se logró alcanzar el objetivo de generar conocimiento que pudiera ser utilizado en el soporte a la toma de decisiones sobre el proceso de atención de cáncer de mama. Fuente: USON.

¿Qué es la minería de datos?

La definición más clásica de los que es la minería de datos es la siguiente: «Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos«, es decir, trata de la aplicación de un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explotar grandes bases de datos, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que permitan obtener conocimiento. La minería de datos ha sido utilizada de forma intensiva y extensiva por muchas organizaciones, en el sector salud, la minería de datos se está volviendo cada vez más popular, si no es que cada vez más esencial. Las aplicaciones de minería de datos pueden beneficiar enormemente a todas las partes involucradas en la industria de la salud. La minería de datos proporciona la metodología y la tecnología para transformar montones de datos en información útil para la toma de decisiones.

Finalidad de la minería de datos en Salud

Según Archer-Soft hoy en día, la minería de datos en la atención médica se utiliza principalmente para predecir diversas enfermedades, ayudar con el diagnóstico y asesorar a los médicos en la toma de decisiones clínicas. Pero el potencial de la minería de datos es mucho mayor: puede proporcionar respuestas basadas en preguntas, descubrimientos basados ​​en anomalías, proporcionar decisiones más informadas, medidas de probabilidad, modelado predictivo y soporte de decisiones. Al utilizar la minería de datos, la industria de la salud puede ser muy eficaz en campos como: Investigación médica, productos farmacéuticos, dispositivos médicos, genética, gestión hospitalaria, entre otros.

Es imperante y relevante que en esta época de pandemia, histórica e inédita en muchos aspectos y sobre todo en el sector salud, tesis y proyectos de esta envergadura como el realizado por la exalumna Angélica Enríquez Amaya de la Universidad de Sonora en México sean promovidos, apoyados y que se de la apertura necesaria para realizar los trabajos pertinentes en pro de una sociedad golpeada por un virus hasta hoy aun en proceso de entendimiento e investigación. La minería de datos en el sector salud es vital siempre y cuando se tenga la información de manera digital en bases de datos o en expediente clínico electrónico la información pertinente. La acumulación o volúmenes de información en salud es producto del desarrollo de los sistemas informáticos, en sectores como el de la salud y epidemiologia no han estado ajenas al desarrollo y utilización de estos sistemas; por ende la minería de datos surge como un proceso para clasificar, ordenar, predecir y respaldar tomas de decisiones.

Lic. José Antonio Paredes Cortes

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