Buscar
Generic filters
Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Buscar
Generic filters
Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales

La ciencia de datos para reducir la desigualdad en salud

PATH, una organización internacional sin fines de lucro que busca mejorar la salud pública, organizó un seminario web sobre la importancia de la Ciencia de Datos en el sector salud.

Health Data Science Exchange: Un concepto para acelerar el uso de Ciencia de Datos para la equidad global en salud, fue el tema principal de la reunión virtual. La reunión fue moderada por Skye Gilbert directora ejecutiva de PATH, y contó con la participación de Manisha Bhinge, representante de Rockefeller Foundation, Karin Kallander, especialista en salud de UNICEF y Virginia Simushi representante del Ministerio de Salud de Zambia.

En su intervención Bhinge explicó las tres fases de la Ciencia de Datos y en qué consiste cada una:

  • Fase 1: Captura de data assets o activos de datos: Como son las herramientas de acceso, interfaz y diseño, estándares de datos y modelos y tecnología de la nube. Dentro de esta fase se encuentra el diseño y producción de datos, localización y captura de datos para su posterior validación.
  • Fase 2: Transformación de activos de datos: Que involucra algoritmos, wireframes, modelos predictivos y herramientas para la administración de datos. Dentro de esta etapa se da la agregación de datos, el procesamiento y análisis de datos y la exploración de información.
  • Fase 3: Datos para activos de impacto: Dashboards, alertas basadas en eventos, privacidad y seguridad de datos. En la última fase se realiza la diseminación de datos, se determina el uso de datos, se realiza la evaluación y monitoreo de datos, así como los cambios en políticas y cambios de comportamiento.

Un intercambio de ciencia de datos para la salud (HDSE), es un espacio en el cual los data assets se ponen a disposición entre las partes interesadas. El intercambio de herramientas acelera el uso adecuado de herramientas de ciencias de datos en salud en los sistemas de salud.

Un HDSE es un espacio virtual e interactivo para coordinar y alinear a los usuarios de salud y tecnología para respaldar la escala y el uso adecuados de los activos de ciencia de datos a lo largo del ciclo de vida de los datos. Alberga las herramientas, recursos, enfoques y tecnologías que apoyan el uso de datos y la gestión adaptativa al servicio de los objetivos de salud.

HDSE han sido realizados por funcionarios de gobierno, investigadores, organizaciones de la sociedad civil, sector privado e inversionistas.

Además de la reunión en la cual cada representante de su organización o país compartió sus experiencias con el manejo de ciencia datos en salud, PATH y Digital Square una de sus divisiones publicó el documento A Health Data Science Exchange que brinda más información sobre este tema.

Últimos tweets

Eventos más importantes en Salud Digital

2022 octubre

Semana 1

lun 26
mar 27
mié 28
jue 29
vie 30
sáb 1
dom 2
lun 3
mar 4
mié 5
jue 6
vie 7
sáb 8
dom 9
lun 10
mar 11
mié 12
jue 13
vie 14
sáb 15
dom 16
lun 17
mar 18
mié 19
jue 20
vie 21
sáb 22
dom 23
lun 24
mar 25
mié 26
jue 27
vie 28
sáb 29
dom 30
lun 31
mar 1
mié 2
jue 3
vie 4
sáb 5
dom 6

Comparte el contenido

Salud Digital en el mundo

  • — Science Brief: Omicron (B.1.1.529) Variant/ actualizaciones CDC
    Ver más
  • — Coronavirus resource center / Johns Hopkins
    Ver más
  • — Rastreo epidemiológico de contactos COVID-19 / Curso Johns Hopkins
    Ver más
  • — Comportamiento infección SARS-CoV-2 / Calculadora FCS
    Ver más
  • — Omicron SARS-CoV-2 variant: a new chapter in the COVID-19 pandemic/ Artículo The Lancet
    Ver más
  • — Genomic Epidemiology Tracker / GISAID
    Ver más
  • — Consorcio Mexicano de Vigilancia Genómica
    Ver más