Implicaciones para la salud pública de intervenciones comunitarias efectivas basadas en el análisis de datos de pacientes hospitalarios utilizando tecnología de aprendizaje profundo en Indonesia
Autores: Putri, Lenni Dianna; Girsang, Ermi; Lister, I Nyoman Ehrich; Kung, Hsiang Tsung; Kadir, Evizal Abdul; Rosa, Sri Listia
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Implicaciones para la salud pública de intervenciones comunitarias efectivas basadas en el análisis de datos de pacientes hospitalarios utilizando tecnología de aprendizaje profundo en Indonesia
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Salud pública
Investigación
Análisis de datos de pacientes hospitalarios
Implicaciones comunitarias
Técnicas de análisis de datos
Implicaciones de salud pública
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La salud pública es un aspecto importante de las actividades comunitarias, lo que hace que la investigación en salud sea necesaria, ya que es un campo crucial para mantener y mejorar la calidad de vida en la sociedad en su conjunto. La investigación en salud pública permite una comprensión más profunda de los problemas de salud que enfrenta una población, incluyendo la prevalencia de enfermedades, factores de riesgo y otros determinantes de la salud. Este trabajo tiene como objetivo explorar el potencial del análisis de datos de pacientes hospitalarios como una herramienta valiosa para entender las implicaciones comunitarias y obtener información para intervenciones efectivas en salud comunitaria. El estudio reconoce la importancia de aprovechar la gran cantidad de datos generados en entornos hospitalarios para informar estrategias de salud a nivel poblacional. La metodología empleada en este estudio implica la recolección y análisis de datos de pacientes desidentificados de una muestra representativa de un hospital en Indonesia. Se utilizan diversas técnicas de análisis de datos, como modelado estadístico, minería de datos y algoritmos de aprendizaje automático, para identificar patrones, tendencias y asociaciones dentro de los datos. Se utiliza un programa escrito en Python para analizar los datos de pacientes en un hospital durante cinco años, desde 2018 hasta 2022. Estos hallazgos se interpretan luego en el contexto de las implicaciones de salud pública, considerando factores como la prevalencia de enfermedades, determinantes socioeconómicos y patrones de utilización de servicios de salud. Los resultados del análisis de datos proporcionan información valiosa sobre las implicaciones de salud pública de los datos de pacientes hospitalarios. La investigación también abarca predicciones sobre los datos de pacientes en el hospital basadas en enfermedades, edad y residencia geográfica. La predicción de la investigación muestra que, en el año 2023, el número de pacientes no se verá considerablemente afectado por la infección, pero de marzo a abril de 2024, el número aumentará significativamente hasta 10,000 pacientes debido a la tendencia del año anterior a finales de 2022. Estas recomendaciones abarcan estrategias de prevención dirigidas, modelos de atención médica mejorados e iniciativas de participación comunitaria. La investigación enfatiza la importancia de la colaboración entre proveedores de atención médica, responsables de políticas y partes interesadas de la comunidad en la implementación y evaluación de estas intervenciones.
Descripción
La salud pública es un aspecto importante de las actividades comunitarias, lo que hace que la investigación en salud sea necesaria, ya que es un campo crucial para mantener y mejorar la calidad de vida en la sociedad en su conjunto. La investigación en salud pública permite una comprensión más profunda de los problemas de salud que enfrenta una población, incluyendo la prevalencia de enfermedades, factores de riesgo y otros determinantes de la salud. Este trabajo tiene como objetivo explorar el potencial del análisis de datos de pacientes hospitalarios como una herramienta valiosa para entender las implicaciones comunitarias y obtener información para intervenciones efectivas en salud comunitaria. El estudio reconoce la importancia de aprovechar la gran cantidad de datos generados en entornos hospitalarios para informar estrategias de salud a nivel poblacional. La metodología empleada en este estudio implica la recolección y análisis de datos de pacientes desidentificados de una muestra representativa de un hospital en Indonesia. Se utilizan diversas técnicas de análisis de datos, como modelado estadístico, minería de datos y algoritmos de aprendizaje automático, para identificar patrones, tendencias y asociaciones dentro de los datos. Se utiliza un programa escrito en Python para analizar los datos de pacientes en un hospital durante cinco años, desde 2018 hasta 2022. Estos hallazgos se interpretan luego en el contexto de las implicaciones de salud pública, considerando factores como la prevalencia de enfermedades, determinantes socioeconómicos y patrones de utilización de servicios de salud. Los resultados del análisis de datos proporcionan información valiosa sobre las implicaciones de salud pública de los datos de pacientes hospitalarios. La investigación también abarca predicciones sobre los datos de pacientes en el hospital basadas en enfermedades, edad y residencia geográfica. La predicción de la investigación muestra que, en el año 2023, el número de pacientes no se verá considerablemente afectado por la infección, pero de marzo a abril de 2024, el número aumentará significativamente hasta 10,000 pacientes debido a la tendencia del año anterior a finales de 2022. Estas recomendaciones abarcan estrategias de prevención dirigidas, modelos de atención médica mejorados e iniciativas de participación comunitaria. La investigación enfatiza la importancia de la colaboración entre proveedores de atención médica, responsables de políticas y partes interesadas de la comunidad en la implementación y evaluación de estas intervenciones.