Minería de datos aplicada en un sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas

Abstract

Las complicaciones causadas por los errores en la prescripción de tratamientos médicos son un problema que puede ocurrir en cualquiera de los niveles de atención de salud. Para los pacientes, una mala prescripción puede ocasionar desde reacciones alérgicas y toxicidad hasta la ineficacia del tratamiento, lo que puede agravar su estado de salud e incluso poner en riesgo su vida. Para los médicos los errores en la prescripción pueden afectar su credibilidad y provocar consecuencias legales o disciplinarias, especialmente si se demuestra que hubo negligencia o falta de actualización en sus conocimientos médicos. Esta investigación se realizó con la finalidad de desarrollar un modelo de minería de datos para implementarlo en un sistema de apoyo a la toma de decisiones en el área médica. Este sistema fue diseñó con la finalidad de asistir a los médicos del segundo nivel de atención médica en la determinación de tratamientos clínicos adecuados para los pacientes, con el propósito de minimizar el margen de error en la prescripción médica.