Hablemos de analítica predictiva en salud
Es una técnica de analítica muy utilizada en el sector sanitario, en la que se utilizan métodos estadísticos y matemáticos, minería de datos e inteligencia artificial, específicamente machine learning; para hacer una predicción futura. El autor McCue considera que el análisis predictivo es un complemento o extensión del proceso de minería de datos. Implica la creación de modelos utilizados para anticipar sucesos a futuros haciendo uso de tendencias o patrones a partir de datos ya existentes.
En salud representa muchas ventajas como
- Mejorar la precisión diagnóstica
- Brindar una atención personalizada entorno a las necesidades de los pacientes
- Reducir costos y mejorar el uso eficiente de los recursos sanitarios
- Identificar brotes de enfermedades
- Identificar los pacientes que tienen riesgo de reingresos hospitalarios
- Identificar fenotipos de respuesta a fármacos, predecir el desarrollo de enfermedades y evaluar la eficacia de diferentes tratamientos.
- En investigación, es una gran herramienta para predecir los resultados clínicos y tomar mejores decisiones de tratamiento, acelerando los ensayos clínicos y reduciendo los costo.
💡Déjame saber en los comentarios que otras ventajas puede tener la analítica predictiva en salud y si crees que en un futuro las decisiones clínicas estarán sujetas a modelos predictivos.
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Hola Sandra, considero bastante interesante el aporte que nos presentas, además de que queda mucho mas claro lo que es la analítica predictiva en salud, respecto a tus preguntas considero que además de las ventajas mencionadas, la analítica predictiva en salud puede ofrecer beneficios adicionales, como la detección temprana de enfermedades, la optimización en la gestión de las enfermedades crónicas y la personalización de programas de prevención y promoción de la salud. En cuanto hacia el futuro, pienso que es probable que las decisiones clínicas estén cada vez más sujetas a modelos predictivos, ya que estos pueden proporcionar información muy valiosa para contribuir con la mejora de la precisión y eficacia de los tratamientos, así como también, para pronosticar futuras complicaciones o eventos adversos. Sin embargo, es muy importante usar estos modelos como una ayuda extra para los médicos, no como algo que los reemplace.
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