Minería de datos para una estrategia de medicina preventiva más robusta en una institución de salud pública del Estado de Sonora

Abstract

Con el presente trabajo se busca fortalecer las estrategias de medicina preventiva que una institución de salud pública del estado de Sonora desarrolla y divulga entre su población ya que no estaban teniendo el impacto deseado al carecer de personalización para el afiliado, evitando una atención oportuna de diversas enfermedades, en específico Obesidad y Diabetes. Para contrarrestar la problemática se optó por un enfoque tecnológico al detectar que la institución contaba con registros electrónicos de consultas médicas del periodo 2014-2017, maneja una App institucional y tiene presencia en redes sociales. Con esto en mente surgió la idea de desarrollar una metodología de cinco etapas, 1: visualizar la situación inicial, 2: segmentar a la población, 3: utilizar minería de datos, 4: obtener conocimiento y proporcionarlo a la institución, 5: difundir el conocimiento y evaluar. Tras la implementación de la metodología se comenzaron a apreciar las tendencias que la obesidad y la diabetes han estado teniendo en los afiliados de la institución a través del tiempo, sobre todo, algunas de las características que los diagnosticados con estas enfermedades comparten entre sí, mismas que pudieron ser utilizadas para determinar grupos de enfoque específicos. También se obtuvo información hasta ahora desconocida, como los tipos de familias afiliadas y sus integrantes, la mayor proporción de hombres diagnosticados con diabetes aún y cuando otros estudios señalan que las mujeres son más propensas, entre otros. Con esto se logró alcanzar el objetivo de generar conocimiento que pueda ser utilizado en el soporte a la toma de decisiones, a la vez que se creó material informativo para su difusión en medios electrónicos. Aun y cuando se encontraron dificultades para la implementación de la metodología al ser una de las primeras aproximaciones de esta institución con la integración de tecnologías y minería de datos, los resultados obtenidos irán incrementando y mejorando al ir perfeccionando y retroalimentando los procesos sugeridos.