Resumen de Mhealth con bigdata y machine learning como soporte tecnológico para la salud en Colombia
Andres Valdivieso, Carlos Díaz, Javier Sarmiento
- español
El artículo presenta el desarrollo de una aplicación que ayude a automatizar el proceso de recolección de datos con base en las mediciones que puede realizar un dispositivo de hardware a los usuarios, centralizando la información de cada uno de los usuarios de una EPS y así permitir realizar un seguimiento y análisis del estado de comportamiento de sus órganos principales. Las entidades prestadoras de servicios de salud en Colombia no cuentan con plataformas quebrindan estadísticas sobre el comportamiento de las funciones vitales de sus usuarios, por tanto, esto ofrece una oportunidad de mejora en sus procesos mediante metodologías basadas en Big Data y Machine Learning como soporte tecnológico tanto institucional y en actividades de MHealth, que minimizan estas falencias y perfilan una ventaja comparativa frente a sus competidores directos. Generando un cambio a dichos problemas que innove en la forma en laque hoy en día se manejan estos procesos en las entidades de salud, aplicando los avances que se han Concebido en IoT, como hardware y software que ayude a presentar de manera más entendible la información que sea relevante para el usuario, realizando una IA de datos en el histórico unificado ofreciendo un soporte al profesional de la salud para que pueda analizar y tomar una decisión más ágilmente con una muestra de resultados de los algoritmos analizados.
- English
The article presents the development of an application that helps to automate the process of data collection based on the measurements that a hardware device can make to users, centralizing the information of each one of the users of an EPS and thus allowing them to perform a monitoring and analysis of the behavior status of its main organs. The entities providing health services in Colombia do not have platforms that provide statistics on the behavior of the vital functions of their users, therefore, this offers an opportunity for improvement in their processes through methodologies based on Big Data and Machine Learning as support technological and institutional activities in MHealth, which minimize these shortcomings and profile a comparative advantage over its direct competitors. Generating a change to these problems that innovates in the way in which these processes are handled in health entities, applying the advances that have been conceived in IoT, such as hardware and software that helps to present in a more understandable way the information that is relevant for the user, making an IA of data in the unified history offering a support to the health professional so that he can analyze and make a decision more agilely with a sample of results of the analyzed algorithms.
