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Omar M. D.
MÁLAGA
Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos
Gracias a este curso me he podido especializar en el análisis de datos. Lo recomiendo porque me ha resultado muy completo y la ayuda que he recibido por parte de mi tutora ha sido muy buena.
Borja E. W.
CASTELLÓN
Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos
Es un curso muy completo, aunque creo que quedaría más claro si las explicaciones estuvieran también en vídeo, ya que algunos métodos de análisis me ha resultado complicado entenderlos.
Esteban M. T.
TARRAGONA
Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos
El curso online es bastante bueno, aunque me hubiera gustado poder hacer más ejemplos prácticos.
Patricia P. P.
BARCELONA
Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos
Este curso online me ha dado muchas herramientas para especializarme en el análisis clínico. Lo recomiendo por sus explicaciones tan sencillas y claras.
Benjamín P. T.
ZARAGOZA
Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos
Me ha gustado mucho el enfoque analítico de este curso. Están muy bien explicados todos los métodos de análisis y he aprendido mucho.
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La minería de datos trata de analizar estos para descubrir las conexiones que puede haber entre diferentes variables. Así permitirá predecir tendencias y adelantarse a los acontecimientos con las medidas adecuadas.
Este proceso se basa en los siguientes principios:
Es, por tanto, que la minería de datos evoluciona constantemente para llegar al ritmo de evolución de la población. Sin encontrarse con los límites del big data y basándose en el cómputo asequible de los datos. En este curso, aprenderás todo lo necesario sobre minería de datos aplicada a los datos clínicos.
La minería de datos crece cada año, y es que el volumen de recogida de estos experimenta crecimientos en cada área de estudio. Los datos no estructurados forman el 90% del total del universo digital. A pesar de esto, que las empresas dispongan de más datos no siempre significa que tengan más conocimientos.
Es aquí donde entra la minería de datos, ya que esta permite:
El diagnóstico clínico es un proceso por el cual el experto en salud correspondiente en cada caso, identifica una enfermedad o el estado del paciente usando herramientas que ayudan a definir el cuadro clínico.
Algunos profesionales del sector destacan que existe una relación del diagnóstico con el análisis biológico, método con el que se obtienen resultados fiables de los factores o las causas de la enfermedad de cada individuo, y añade que un diagnóstico clínico adecuado se asegura con el trabajo de procesos validados, curvas de calibración o diferentes estándares que garantizan la obtención de datos tangibles.
Los procesos del laboratorio clínico son el resultado de combinar varias disciplinas como la epidemiología clínica, la estadística y las ciencias sociales con la bioquímica clásica y la molecular, con el objetivo de mejorar la efectividad y la eficiencia de las pruebas de laboratorio.
A la hora de realizar investigaciones en cualquier campo, se deben utilizar las técnicas estadísticas pertinentes. El ámbito de la salud no iba a ser menos y gracias a la estadística, se han podido llevar a cabo numerosos estudios sobre diagnóstico clínico que han sido muy importantes a lo largo de la historia para descubrir el por qué de muchas enfermedades y qué soluciones puede tener cada una de ellas. Además, es algo relevante a la hora de evitar errores y sesgos en la investigación médica. Esta disciplina se denomina bioestadística.
El profesional de la salud debe formular una determinada hipótesis diagnóstica que dé explicación al cuadro clínico del paciente. Toda hipótesis diagnóstica que provenga de este proceso, tiene asociada una probabilidad de ocurrencia llamada probabilidad pre test.
En estos estudios, los métodos estadísticos pueden contabilizar de modo formal las fuentes de variabilidad en la respuesta de los pacientes a un tratamiento.
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