Sigesa

En el ámbito del análisis de datos y del aprendizaje automático, la validación cruzada es un método fundamental para asegurar que los modelos sean robustos y generalizables. Esta técnica ayuda a evitar el sobreajuste y proporciona una visión más completa del rendimiento de los modelos en datos no vistos. Para conocer y entender de forma concisa cómo funciona la validación cruzada, en las siguientes slides se define qué es la validación cruzada y en qué consiste, para qué sirve, cuales son los principales tipos y por qué uno de ellos es especialmente relevante en datos desbalanceados.

La OMS (Organización Mundial de la Salud) define la Seguridad del Paciente como la "prevención de errores y efectos adversos asociados a la atención sanitaria". Esto implica no sólo la identificación y mitigación de riesgos potenciales, sino también la creación de una cultura organizacional que promueva la Seguridad del Paciente a través de la comunicación abierta, la formación y la evaluación continua, así como la mejora de los procesos asistenciales. Exploramos a continuación los elementos clave de la Seguridad del Paciente, sus desafíos y algunas de las estrategias para su mejora: https://lnkd.in/dc4BZdNC

¡Muchas gracias Consorci de Salut i Social de Catalunya por invitarnos a participar en el evento!

Las reacciones adversas a medicamentos (RAMs) son uno de los principales problemas que sufren los pacientes polimedicados. Micromedex by Merative cuenta con la herramienta Pharmaceutical Knowledge® que permite la detección de estas RAMs teniendo en cuenta el grupo farmacoterapéutico, indicaciones e interacciones. Esta herramienta va a ayudar al profesional sanitario a una correcta conciliación del tratamiento y, por tanto, proporcionará una mayor seguridad en la prescripción de fármacos y su seguimiento farmacoterapéutico. Solicítanos mas info en: https://lnkd.in/dvfBuc39

Para el análisis de los Indicadores de Gestión Clínica basados en GRD, existen dos conceptos fundamentales que muchas veces se confunden: Casuística y Funcionamiento. A continuación, describimos cuales son sus diferencias y por qué son indicadores complementarios. https://lnkd.in/dw4gKbmH

Históricamente, el desarrollo de Modelos de Riesgo para la Gestión Sanitaria se ha realizado utilizado enfoques estadísticos tradicionales, como la regresión logística. Estos enfoques funcionan adecuadamente con datos linealmente separables, pero su rendimiento se ve drásticamente disminuido con relaciones complejas entre un alto número de variables. Los enfoques basados en aprendizaje automático pueden procesar eficientemente miles de variables predictoras potenciales, utilizar métodos de aprendizaje conjunto y manejar datos heterogéneos y atípicos entre otras ventajas, por lo que resultan mucho más robustos para el cálculo de ciertos indicadores que ayudan a medir la efectividad de los servicios sanitarios. Más detalles sobre las diferencias entre ambos en nuestro último artículo: https://lnkd.in/ecnV_Nz3

Uno de los mayores retos que debe abordar la IA en Sanidad, es el riesgo de sesgos, que pueden derivar de diversas fuentes, como los conjuntos de datos empleados para el entrenamiento de modelos o las decisiones tomadas durante el proceso de diseño y desarrollo de los mismos. ¿Cómo se puede garantizar la imparcialidad y neutralidad de los algoritmos de Machine Learning en Sanidad? ¿Por qué un algoritmo puede no funcionar correctamente bajo ciertas condiciones? Respondemos a estas y mas preguntas en el siguiente artículo: https://lnkd.in/ddGAXXjx

¡Seguimos creciendo! 🚀 🚀 🚀 Ya son más de 580 los hospitales e instituciones sanitarias a los que damos servicio en Europa y América Latina desde nuestras oficinas y sucursales comerciales de Madrid, Bilbao, Lisboa, Milán, Santiago de Chile y Bogotá. Solicítenos más información para saber cómo podemos ayudar a su institución a mejorar el análisis de su casuística y hacer más eficiente su gestión: https://lnkd.in/dNZMjwHj

En el contexto de la gestión sanitaria y los GRD, se habla mucho de la conocida como "norma". ¿A qué se refiere este término? ¿Cuál es la principal diferencia entre la norma bruta y la norma depurada? ¿Qué son los puntos de corte y cuál es su utilidad? https://lnkd.in/d3R9V9Xy

Cada vez más instituciones confían en los Clinical Risk Groups (CRGs) para mejorar la gestión de la salud de su población asignada. Interesante ejemplo proveniente de Reino Unido, donde el NHS Foundation Trust de Rotherham ha utilizado los CRGs para estratificar a su población asignada, analizar su estado de salud, implantar programas de gestión teniendo en cuenta la carga de morbilidad real de la misma y analizar, por ejemplo, el impacto que los problemas de salud mental tienen sobre el consumo de recursos y las readmisiones hospitalarias de pacientes con enfermedades crónicas. Mas detalles en el caso de éxito adjunto Si desea conocer como se podría beneficiar su institución del uso de los CRGs, solicítenos información.