¿Por qué es importante la ciencia de datos en el campo de la salud pública?
--Ciencia de datos en la salud pública--, primero ¿qué es? Según Chat GPT, herramienta de inteligencia artificial diseñada para hacer un compilado de información y ofrecernos una respuesta a lo solicitado, nos indica que la ciencia de datos en el campo de la salud pública: "consiste en la aplicación de técnicas analíticas avanzadas y herramientas computacionales para recopilar, procesar y analizar datos relacionados con la salud de las poblaciones. El objetivo es extraer patrone, tendencias y conocimientos significativos que contribuyan a la toma de decisiones informadas en la prevención, control y mejora de la salud pública. Esto puede incluir identificación de factores de riesgo, la evaluación de intervenciones y la optimización de recursos para abordar desafíos a nivel comunitario o poblacional".
En salud digital, la ciencia de datos en el campo de la salud pública es vital para lograr a través de la big data, la minería de datos y análisis de los mismos, resultados que permitan un análisis adecuado para toma de decisiones en cuanto a un problema de salud que afecte a la población, así como para crear variables que me permitan analizar posibles brotes, y todo esto mediante herramientas tecnológicas, parte de Salud digital, que dan resultados más rápidos al analizar o compaginar la data de una manera automática y más eficiente y así lograr grandes avances en la salud.
Mencione al menos un ejemplo de posible aplicación de la ciencia de datos en su lugar de trabajo.
En mi lugar de trabajo, se puede aplicar la ciencia de datos para recolectar de una manera más eficiente los casos de malaria a nivel nacional, creando y analizando algoritmos donde se hagan predicciones de zonas de riesgo, posibles, brotes, análisis de información poblacional, migraciones, etc. Además, se puede aplicar por ejemplo geolocalizando casos en tiempo real y señalando mediante puntos de riesgo, que mediante la ciencia de datos alerte riesgos de brotes para tomar las medidas preventivas adecuadas.