Indagar mortalidad prematura por enfermedad cardiovascular: enfoque integrado de sistemas inteligentes y ciencia de datos

Abstract

El sector salud enfrenta desafíos en la prevención y atención de muerte prematura por enfermedad cardiovascular a nivel mundial, especialmente debido a la dependencia de métodos clínicos tradicionales que necesitan ser complementados y optimizados con sistemas inteligentes más avanzados. Los recientes avances tecnológicos, como el uso de lenguajes de programación y el procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real, ofrecen la oportunidad de proponer estrategias innovadoras basadas en sistemas inteligentes y ciencia de datos, en pro de reducir la mortalidad prematura en mujeres por enfermedades cardiovasculares. De acuerdo con Pepió, la identificación de estrategias, el desarrollo y la implementación de las mismas por profesionales capacitado, generará un impacto significativamente positivo en la práctica clínica, para mejorar la detección temprana de enfermedades cardiovasculares en mujeres. En este contexto, la presente monografía tiene como objetivo principal plantear dichas estrategias, de manera que posteriormente puedan ser desarrolladas y aplicadas por expertos de diversas disciplinas involucradas en el tratamiento de enfermedades cardiovasculares. En el marco conceptual y teórico se identifican las variables que influyen en la mortalidad prematura de mujeres por enfermedades cardiovasculares, así como las aplicaciones existentes de sistemas inteligentes y ciencia de datos que emplean modelos estadísticos para la predicción de estas enfermedades. A partir de estas anotaciones, se proponen estrategias integradas en el ámbito de los sistemas inteligentes y la ciencia de datos que contribuyan a reducir esta problemática.