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Resumen

Este libro nació de una pregunta que escuchamos repetidas veces en jornadas de formación clínica: Todo esto de la inteligencia artificial y los datos, ¿cómo lo puedo usar en mi trabajo? La persona que preguntaba era, según el día, una enfermera de urgencias, un médico de atención primaria, una gestora hospitalaria o un residente de medicina interna. Todos compartían algo: curiosidad genuina, experiencia clínica sólida, y la sensación de que el mundo de los datos les hablaba en un idioma que no era el suyo.
Este libro es nuestro intento de responder a esa pregunta sin tecnicismos, sin código y sin ecuaciones. No porque esas cosas no sean importantes, sino porque no son necesarias para entender el proceso, participar en proyectos de análisis y, lo más importante, interpretar resultados y tomar mejores decisiones.
Lo que encontrarás aquí es el flujo de trabajo de la minería de datos aplicado a la salud, explicado con ejemplos clínicos simulados, diagramas y tablas. Aprenderás qué pregunta hacerse antes de empezar un proyecto, qué técnica usar para cada problema, cómo evaluar si un modelo es fiable y cómo comunicar los resultados a un equipo clínico. Todo ello sin necesidad de abrir un entorno de programación.
Si al terminar este libro eres capaz de sentarte con un analista de datos y decirle '¿podemos predecir X con las variables Y y Z?', o de leer un artículo sobre modelos predictivos y evaluar si sus resultados son creíbles, este libro habrá cumplido su objetivo.
Los datos no sustituyen el juicio clínico. Pero, usados con criterio, lo hacen más preciso, más equitativo y más informado. Eso es lo que queremos construir juntos.

Lecturas por mes y tendencia

Barras: vistas del resumen y lecturas de archivos (tracker + índice). Línea punteada: tendencia lineal y predicción de 3 meses (estimación estadística, no un dato).

Palabras clave

Data Miningsaludproblema clínicoprogramar