Análisis de patrones de morbilidad por anemia mediante algoritmos no supervisados: un enfoque basado en datos de establecimientos de salud a nivel nacional

Abstract

La anemia es un importante desafío de salud pública en Lima, Perú, especialmente entre las poblaciones vulnerables. La aplicación de algoritmos de minería de datos y análisis de patrones ofrece una nueva perspectiva para abordar este problema. Al aprovechar grandes conjuntos de datos, la minería de datos permite descubrir patrones y correlaciones ocultos. Combinando estos hallazgos con algoritmos de análisis de patrones, es posible desarrollar modelos que identifiquen patrones de morbilidad relacionados con la anemia y factores de riesgo clave. Esto permite a los profesionales de la salud tomar medidas preventivas y brindar intervenciones tempranas a quienes corren mayor riesgo. Al anticipar la morbilidad por anemia se pueden implementar estrategias preventivas más efectivas, logrando una disminución de esta enfermedad y brindando a los peruanos una mayor calidad de salud.  Anemia is a significant public health challenge in Lima, Peru, especially among vulnerable populations. The application of data mining algorithms and pattern analysis offers a new perspective to address this issue. By leveraging large datasets, data mining enables the discovery of hidden patterns and correlations. By combining these findings with pattern analysis algorithms, it is possible to develop models that identify patterns of morbidity related to anemia and key risk factors. This enables healthcare professionals to take preventive measures and provide early interventions to those at higher risk. By anticipating anemia morbidity, more effective preventive strategies can be implemented, achieving a decrease in this disease and giving people of Peru a higher quality of health.