Aplicación de redes complejas al estudio de datos de gestión sanitaria: una perspectiva desde la minería de datos

Abstract

ABSTRACT: Healthcare management is one of the first-class issues in any modern society. At the same time, new data mining techniques and tools are hatching as a response to an ever growing number of so-called big data applications; in particular, complex networks and network science are consolidating as the tool of choice for the analysis of many non-relational unstructured data sources. In this work we put in contact these two worlds by analysing the characteristics of a diagnoses network emerged from national public healthcare system data. Different methodologies to extract and transform the data are explored, and several results evidencing interesting patterns in the data are presented. Additionally, a complementary analysis from the point of view of Bayesian networks is as well proposed, establishing a comparative between both approaches

RESUMEN: La gestión sanitaria es una cuestión de primer orden en cualquier sociedad moderna. Al mismo tiempo, nuevas técnicas y herramientas de minería de datos están emergiendo en respuesta al creciente número de las llamadas aplicaciones big data; en particular, las redes complejas y el análisis de redes se están consolidando como herramienta a utilizar en el estudio de muchas fuentes de datos no relacionales desestructuradas. En este trabajo ponemos en contacto estos dos mundos mediante el análisis de las características de una red de diagnósticos surgida de los datos del sistema público nacional de salud. Se han explorado diferentes metodologías para extraer y almacenar los datos, y múltiples resultados que muestran patrones interesantes en los datos son presentados. Así mismo, se propone un análisis complementario desde el punto de vista de las redes bayesianas, estableciendo una comparativa entre ambos enfoques.