Modelo de aprendizaje automático para predecir diabetes tipo 2
Título original: Machine Learning Model for Type 2 Diabetes Mellitus Incidence Prediction for the People Medically treated with EDUS
QUÉ VENÍA PASANDO
La Caja Costarricense de Seguro Social disponía de datos clínicos del Expediente Digital Único en Salud sin aprovecharlos para la prevención de enfermedades crónicas no transmisibles como la diabetes tipo 2, lo que limitaba el enfoque preventivo y la optimización de recursos.
QUÉ SE HIZO
La Caja Costarricense de Seguro Social desarrolló un modelo de aprendizaje automático que analiza datos clínicos del Expediente Digital Único en Salud de aproximadamente 5 millones de personas para predecir el riesgo de diabetes tipo 2. El modelo identifica patrones y tendencias en la población, genera herramientas de análisis visual y proporciona al personal médico información sobre casos en riesgo para intervenciones preventivas.
A QUIÉN LLEGÓ
Aproximadamente 5 millones de personas medicamente atendidas en Costa Rica.
QUÉ CAMBIÓ
No reporta resultados.
QUÉ DEJA
La calidad y representatividad de los datos, la colaboración entre expertos en datos y profesionales de salud, la claridad en cómo el modelo toma decisiones, la capacidad de actualización ante cambios en guías médicas y el cumplimiento riguroso de estándares de privacidad son elementos fundamentales para el éxito de modelos de predicción en salud.
Tomi te acompaña a diseñarlo paso a paso, con la normativa de tu lugar.
Empezar con Tomi