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Análisis y machine learning en sanidad

Lograr el compromiso

The Economist

El sector sanitario está cada vez más presionado para garantizar un flujo constante de datos de alta calidad y procesables. Las consecuencias de pasar por alto este imperativo son nefastas: una mala base de datos da lugar a resultados sin sentido y engañosos.

Ha habido un aumento de la visualización de datos para convertir a los ciudadanos en científicos de datos y conseguir que el público en general "vea" el panorama general. Esta cultura sanitaria impulsada por los datos, alimentada por la pandemia, la sobrevivirá sin duda.

El énfasis en desenterrar hechos y cifras y hacerlos universalmente digeribles tendrá enormes consecuencias. Sin embargo, la ejecución de este mandato depende de la creación de la infraestructura adecuada, que va mucho más allá de la inversión en tecnología.

En este seminario web, responderemos a algunas preguntas clave:

  • ¿Cuáles son los obstáculos para obtener datos interoperables de alta calidad que puedan ser escalados y aprovechados para el análisis?
  • ¿Cómo puede utilizarse la visualización para mejorar la alfabetización en datos a nivel mundial?
  • ¿Hasta qué punto somos conscientes de la relación entre las fuentes de datos y el sesgo? ¿Cómo afecta esto a nuestra comprensión de los determinantes sociales de la salud?
  • ¿Cómo podemos aprovechar el aprendizaje automático para hacer más eficiente la asistencia sanitaria y liberar recursos para la atención?

Recursos adicionales

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La IA en la sanidad: una etapa temprana con una marcha firme hacia la madurez
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