Curso de análisis de datos clínicos

Curso de Análisis de Datos Clínicos 

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos trata de analizar estos para descubrir las conexiones que puede haber entre diferentes variables. Así permitirá predecir tendencias y adelantarse a los acontecimientos con las medidas adecuadas.

Este proceso se basa en los siguientes principios:

• Estadística, que es el estudio numérico de las relaciones que hay entre datos y variables.
• Inteligencia artificial, esta es una inteligencia similar a la humana, pero dada por un software. Es decir, son sistemas capaces de captar y entender el comportamiento humano.
• Machine learning, es un sistema de algoritmos que se basa en el aprendizaje de datos para establecer predicciones. 

Es, por tanto, que la minería de datos evoluciona constantemente para llegar al ritmo de evolución de la población. Sin encontrarse con los límites del big data y basándose en el cómputo asequible de los datos. En este curso, aprenderás todo lo necesario sobre minería de datos aplicada a los datos clínicos.

Importancia de la minería de datos

La minería de datos crece cada año, y es que el volumen de recogida de estos experimenta crecimientos en cada área de estudio. Los datos no estructurados forman el 90% del total del universo digital. A pesar de esto, que las empresas dispongan de más datos no siempre significa que tengan más conocimientos. 

Es aquí donde entra la minería de datos, ya que esta permite: 

• Filtrar todo el contenido caótico además de repetitivo que forman los datos. 
• Comprender la relevancia que cada dato puede aportar. Posteriormente, hacer un uso adecuado de la información y los datos y resultados que estos pueden ofrecernos. 
• Agilizar y adelantar el proceso de la toma de decisiones informadas.

¿Qué es el diagnóstico clínico?

El diagnóstico clínico es un proceso por el cual el experto en salud correspondiente en cada caso, identifica una enfermedad o el estado del paciente usando herramientas que ayudan a definir el cuadro clínico. 

Algunos profesionales del sector destacan que existe una relación del diagnóstico con el análisis biológico, método con el que se obtienen resultados fiables de los factores o las causas de la enfermedad de cada individuo, y añade que un diagnóstico clínico adecuado se asegura con el trabajo de procesos validados, curvas de calibración o diferentes estándares que garantizan la obtención de datos tangibles.

Los procesos del laboratorio clínico son el resultado de combinar varias disciplinas como la epidemiología clínica, la estadística y las ciencias sociales con la bioquímica clásica y la molecular, con el objetivo de mejorar la efectividad y la eficiencia de las pruebas de laboratorio.

La importancia de la estadística en la investigación clínica

A la hora de realizar investigaciones en cualquier campo, se deben utilizar las técnicas estadísticas pertinentes. El ámbito de la salud no iba a ser menos y gracias a la estadística, se han podido llevar a cabo numerosos estudios sobre diagnóstico clínico que han sido muy importantes a lo largo de la historia para descubrir el por qué de muchas enfermedades y qué soluciones puede tener cada una de ellas. Además, es algo relevante a la hora de evitar errores y sesgos en la investigación médica. Esta disciplina se denomina bioestadística.

El profesional de la salud debe formular una determinada hipótesis diagnóstica que dé explicación al cuadro clínico del paciente. Toda hipótesis diagnóstica que provenga de este proceso, tiene asociada una probabilidad de ocurrencia llamada probabilidad pre test.

En estos estudios, los métodos estadísticos pueden contabilizar de modo formal las fuentes de variabilidad en la respuesta de los pacientes a un tratamiento. 

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