(untitled) (Coloquio Interdisciplinario de Posgrado UPAEP, 2019)
En la actualidad las técnicas de minería de datos, analítica y machine learning son ampliamente utilizadas en la industria para la generación de conocimiento y toma de decisiones, en el área de la salud estas técnicas pueden ser utilizadas para identificar las causas y factores de riesgo de ciertas enfermedades, encontrar patrones en la incidencia de padecimientos y segmentar a los pacientes de acuerdo a los síntomas que presentan. Sin embargo, los profesionistas del área de la salud no siempre tienen los conocimientos ni herramientas adecuadas para llevar a cabo este tipo de investigaciones. El presente trabajo explora las técnicas y plataformas utilizadas por los profesionistas y académicos del área de la salud, para llevar a cabo sus investigaciones de acuerdo a la metodología propuesta por el Proceso Estándar Inter-Sectorial, y por otro lado se evalua la manera en que dichos profesionales procesan los datos para lo cual usamos Minería de Datos (CRISP-DM), y por último, se propone un sistema gratuito, instanciable y flexible a nivel de propotipo que conjunta las funcionalididades que los profesionales de la salud necesitan.