Predicción de patologías más comunes y emergencias sanitarias basada en variables espaciales mediante el uso de la minería de datos
El sector sanitario es uno de los más sensibles de nuestra sociedad. La atención oportuna en el sector sanitario es esencial para la recuperación de los pacientes, y más aún en caso de emergencia sanitaria. En estos casos, es esencial una gestión adecuada de los recursos humanos y técnicos, que son...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Jaén |
| Repositorio: | RUJA. Repositorio Institucional de la Producción Científica de la Universidad de Jaén |
| OAI Identifier: | oai:ruja.ujaen.es:10953/3388 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10953/3388 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Aprendizaje automático Datos geoespaciales Predicción Servicio de Emergencias Sanitarias 120304 120318 |
| Sumario: | El sector sanitario es uno de los más sensibles de nuestra sociedad. La atención oportuna en el sector sanitario es esencial para la recuperación de los pacientes, y más aún en caso de emergencia sanitaria. En estos casos, es esencial una gestión adecuada de los recursos humanos y técnicos, que son limitados y deben movilizarse de forma óptima y eficaz. Se considera que la aplicación de técnicas específicas y detalladas de creación y diseño de bases de datos puede mejorar la calidad de la atención a los pacientes. The health sector is one of the most sensitive sectors in our society. Timely care in the health sector is essential for the recovery of patients, and even more so in the event of a health emergency. In these cases, appropriate management of human and technical resources, which are limited and need to be mobilised in an optimal and efficient way, is essential. It is considered that the application of specific and detailed database creation and design techniques can improve the quality of patient care. |
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