Análisis espacial de la distribución en el territorio de variables sanitarias y socioeconómicas mediante técnicas de inteligencia artificial y sus aplicaciones en la planificación sociosanitaria de la salud mental
- Autores: José Alberto Salinas Pérez
- Directores de la Tesis: Carlos García Alonso (dir. tes.), Luis Salvador Carulla (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2012
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: César Hervás Martínez (presid.), Berta Moreno Küstner (secret.), José Almenara Barrios (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Helvia
- Resumen
El análisis espacial de datos (AED) estudia la existencia de concentraciones geográficas estadísticamente significativas de variables localizadas en el espacio. En la actualidad existen numerosas técnicas de análisis espacial pero en muchas ocasiones dan resultados diferentes cuando se aplican sobre los mismos datos. Uno de los campos donde más se emplea el AED es la epidemiología espacial interesada en la distribución de las enfermedades en el territorio. Además, el campo de la salud mental es uno de los menos explorados en estudios epidemiológicos.
OBJETIVOS En el presente trabajo de investigación tiene por objetivos diseñar, implementar y probar sobre datos de salud mental un nuevo modelo de análisis espacial de datos basado en técnicas de inteligencia artificial (modelo AEMO/AE).
METODOLOGÍA Los Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo (AEMO) son una herramienta para la resolución de problemas multi-variantes complejos. El modelo desarrollado ha sido probado en dos Estudios de Demostración sobre datos de prevalencia administrativa de esquizofrenia y depresión en Andalucía y Cataluña. Se han planteado dos problemas espaciales diferentes que pretenden demostrar la utilidad del mismo. Por una parte, como herramienta híbrida para conseguir una solución de consenso entre diferentes métodos de análisis espacial. Y por otra parte, como nuevo método de análisis espacial para la localización de concentraciones espaciales.
RESULTADOS Se ha creado el modelo AEMO/AE que ha permitido identificar con éxito concentraciones de elevada dependencia espacial (hot-spots) en los valores de la prevalencia de la esquizofrenia y la depresión en Andalucía (2004, 2006, 2007 y 2008); y concentraciones espaciales de valores significativamente elevados (hot-spots) o bajos (cold-spots) de la prevalencia administrativa de la esquizofrenia y la depresión en Cataluña (2009).
CONCLUSIONES El modelo AEMO/AE ha sido aplicado con éxito a la resolución de problemas espaciales para identificar hot-spots y cold-spots de dependencia espacial y prevalencia administrativa en el territorio. El modelo ha sido evaluado por un grupo de expertos como útil y relevante para la toma de decisiones y la planificación de los Sistemas de Atención a la Salud Mental.
