Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019

Autores
Vallejos, Leonardo Alcides
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Mariño, Sonia Itatí
Britos, Paola Verónica
Descripción
Fil: Vallejos, Leonardo Alcides. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Mariño, Sonia Itatí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Britos, Paola Verónica. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.
Las instituciones públicas deben sensibilizar y capacitar a sus servidores públicos sobre la importancia de la innovación. En ese sentido el presente Trabajo Final de Maestría se enfoca en la implementación de técnicas supervisadas y no supervisadas de minería de datos espaciales (SDM) del repositorio de PAMI. La minería de datos es una tecnología que busca descubrir conocimientos significativos en diferentes dominios, como la salud. Se utilizan estas técnicas para analizar las características de los afiliados, la distribución de algunas de sus patologías, localizar posibles relaciones con factores sociales, económicos, como también la gestión eficiente de recursos. El objetivo es generar conocimiento para apoyar la toma de decisiones a nivel gerencial. La aplicación de la minería de datos espaciales puede ayudar a extraer patrones útiles que carecen de visibilidad a simple vista. Los resultados actuales de la implementación han demostrado ser altamente efectivos en el análisis de las características de los afiliados y la distribución de sus patologías. Por otro lado, han permitido identificar zonas donde se requiere mayor presencia del organismo. En definitiva, han facilitado la generación de conocimiento para respaldar la toma de decisiones técnicas en el ámbito de la salud y la seguridad social.
Public institutions must raise awareness and train their public servants about the importance of innovation. In that sense, this Master's Final Project focuses on the implementation of supervised and unsupervised spatial data mining (SDM) techniques from the PAMI repository. Data mining is a technology that seeks to discover significant knowledge in different domains, such as health. These techniques are used to analyze the characteristics of the members, the distribution of some of their pathologies, to locate possible relationships with social and economic factors, as well as the efficient management of resources. The objective is to generate knowledge to support technical decision making at the managerial level. The application of spatial data mining can help extract useful patterns that lack visibility with the naked eye. The current results of the implementation have proven to be highly effective in the analysis of the characteristics of the members and the distribution of their pathologies. These techniques have made it possible to identify areas where a greater presence of the organism is required. In short, they have facilitated the generation of knowledge to support technical decision-making in the field of health and social security.
Materia
Minería de datos espaciales
Algoritmos supervisados y no supervisados
Sistemas de información geográficos
Epidemiologia
Salud pública
Adultos mayores
Asignación de recursos
Tecnologías de la Información
Spatial data mining
Supervised and unsupervised algorithms
Geographic information systems
Epidemiology
Public Health
Older adults
Resource allocation
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador
oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/60226
Acceder
id RIUNNE_ce8325620ec88b0099de5036ce8470fd
oai_identifier_str oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/60226
network_acronym_str RIUNNE
repository_id_str 4871
network_name_str Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
spelling Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019Vallejos, Leonardo AlcidesMinería de datos espacialesAlgoritmos supervisados y no supervisadosSistemas de información geográficosEpidemiologiaSalud públicaAdultos mayoresAsignación de recursosTecnologías de la InformaciónSpatial data miningSupervised and unsupervised algorithmsGeographic information systemsEpidemiologyPublic HealthOlder adultsResource allocationFil: Vallejos, Leonardo Alcides. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.Fil: Mariño, Sonia Itatí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.Fil: Britos, Paola Verónica. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.Las instituciones públicas deben sensibilizar y capacitar a sus servidores públicos sobre la importancia de la innovación. En ese sentido el presente Trabajo Final de Maestría se enfoca en la implementación de técnicas supervisadas y no supervisadas de minería de datos espaciales (SDM) del repositorio de PAMI. La minería de datos es una tecnología que busca descubrir conocimientos significativos en diferentes dominios, como la salud. Se utilizan estas técnicas para analizar las características de los afiliados, la distribución de algunas de sus patologías, localizar posibles relaciones con factores sociales, económicos, como también la gestión eficiente de recursos. El objetivo es generar conocimiento para apoyar la toma de decisiones a nivel gerencial. La aplicación de la minería de datos espaciales puede ayudar a extraer patrones útiles que carecen de visibilidad a simple vista. Los resultados actuales de la implementación han demostrado ser altamente efectivos en el análisis de las características de los afiliados y la distribución de sus patologías. Por otro lado, han permitido identificar zonas donde se requiere mayor presencia del organismo. En definitiva, han facilitado la generación de conocimiento para respaldar la toma de decisiones técnicas en el ámbito de la salud y la seguridad social.Public institutions must raise awareness and train their public servants about the importance of innovation. In that sense, this Master's Final Project focuses on the implementation of supervised and unsupervised spatial data mining (SDM) techniques from the PAMI repository. Data mining is a technology that seeks to discover significant knowledge in different domains, such as health. These techniques are used to analyze the characteristics of the members, the distribution of some of their pathologies, to locate possible relationships with social and economic factors, as well as the efficient management of resources. The objective is to generate knowledge to support technical decision making at the managerial level. The application of spatial data mining can help extract useful patterns that lack visibility with the naked eye. The current results of the implementation have proven to be highly effective in the analysis of the characteristics of the members and the distribution of their pathologies. These techniques have made it possible to identify areas where a greater presence of the organism is required. In short, they have facilitated the generation of knowledge to support technical decision-making in the field of health and social security.Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y AgrimensuraMariño, Sonia ItatíBritos, Paola Verónica2024info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:ar-repo/semantics/tesisDeMaestriaapplication/pdf128 p.application/pdfVallejos, Leonardo Alcides, 2024. Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019. Tesis de maestría. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura.http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/60226spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)instname:Universidad Nacional del Nordeste2026-10-01T12:01:48Zoai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/60226instacron:UNNEInstitucionalhttp://repositorio.unne.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositorio.unne.edu.ar/oaiososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:48712026-10-01 12:01:49.344Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordestefalse
dc.title.none.fl_str_mv Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
title Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
spellingShingle Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
Vallejos, Leonardo Alcides
Minería de datos espaciales
Algoritmos supervisados y no supervisados
Sistemas de información geográficos
Epidemiologia
Salud pública
Adultos mayores
Asignación de recursos
Tecnologías de la Información
Spatial data mining
Supervised and unsupervised algorithms
Geographic information systems
Epidemiology
Public Health
Older adults
Resource allocation
title_short Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
title_full Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
title_fullStr Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
title_full_unstemmed Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
title_sort Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019
dc.creator.none.fl_str_mv Vallejos, Leonardo Alcides
author Vallejos, Leonardo Alcides
author_facet Vallejos, Leonardo Alcides
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Mariño, Sonia Itatí
Britos, Paola Verónica
dc.subject.none.fl_str_mv Minería de datos espaciales
Algoritmos supervisados y no supervisados
Sistemas de información geográficos
Epidemiologia
Salud pública
Adultos mayores
Asignación de recursos
Tecnologías de la Información
Spatial data mining
Supervised and unsupervised algorithms
Geographic information systems
Epidemiology
Public Health
Older adults
Resource allocation
topic Minería de datos espaciales
Algoritmos supervisados y no supervisados
Sistemas de información geográficos
Epidemiologia
Salud pública
Adultos mayores
Asignación de recursos
Tecnologías de la Información
Spatial data mining
Supervised and unsupervised algorithms
Geographic information systems
Epidemiology
Public Health
Older adults
Resource allocation
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Vallejos, Leonardo Alcides. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Mariño, Sonia Itatí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Britos, Paola Verónica. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.
Las instituciones públicas deben sensibilizar y capacitar a sus servidores públicos sobre la importancia de la innovación. En ese sentido el presente Trabajo Final de Maestría se enfoca en la implementación de técnicas supervisadas y no supervisadas de minería de datos espaciales (SDM) del repositorio de PAMI. La minería de datos es una tecnología que busca descubrir conocimientos significativos en diferentes dominios, como la salud. Se utilizan estas técnicas para analizar las características de los afiliados, la distribución de algunas de sus patologías, localizar posibles relaciones con factores sociales, económicos, como también la gestión eficiente de recursos. El objetivo es generar conocimiento para apoyar la toma de decisiones a nivel gerencial. La aplicación de la minería de datos espaciales puede ayudar a extraer patrones útiles que carecen de visibilidad a simple vista. Los resultados actuales de la implementación han demostrado ser altamente efectivos en el análisis de las características de los afiliados y la distribución de sus patologías. Por otro lado, han permitido identificar zonas donde se requiere mayor presencia del organismo. En definitiva, han facilitado la generación de conocimiento para respaldar la toma de decisiones técnicas en el ámbito de la salud y la seguridad social.
Public institutions must raise awareness and train their public servants about the importance of innovation. In that sense, this Master's Final Project focuses on the implementation of supervised and unsupervised spatial data mining (SDM) techniques from the PAMI repository. Data mining is a technology that seeks to discover significant knowledge in different domains, such as health. These techniques are used to analyze the characteristics of the members, the distribution of some of their pathologies, to locate possible relationships with social and economic factors, as well as the efficient management of resources. The objective is to generate knowledge to support technical decision making at the managerial level. The application of spatial data mining can help extract useful patterns that lack visibility with the naked eye. The current results of the implementation have proven to be highly effective in the analysis of the characteristics of the members and the distribution of their pathologies. These techniques have made it possible to identify areas where a greater presence of the organism is required. In short, they have facilitated the generation of knowledge to support technical decision-making in the field of health and social security.
description Fil: Vallejos, Leonardo Alcides. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:ar-repo/semantics/tesisDeMaestria
format masterThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Vallejos, Leonardo Alcides, 2024. Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019. Tesis de maestría. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura.
http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/60226
identifier_str_mv Vallejos, Leonardo Alcides, 2024. Minería de datos espacial como técnica de enfoque epidemiológico. Caracterización del estado de salud general de adultos mayores. Ciudad de Corrientes periodo 2019. Tesis de maestría. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura.
url http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/60226
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
128 p.
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
instname:Universidad Nacional del Nordeste
reponame_str Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
collection Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
instname_str Universidad Nacional del Nordeste
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordeste
repository.mail.fl_str_mv ososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.ar
_version_ 1877862079148326912
score 13.365483

Publicaciones similares