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Análisis espacial de la distribución en el territorio de variables sanitarias y socioeconómicas mediante técnicas de inteligencia artificial y sus aplicaciones en la planificación sociosanitaria de la salud mental

机译:通过人工智能技术及其在精神卫生社会健康规划中的应用,对卫生和社会经济变量领域的分布进行空间分析

摘要

El análisis espacial de datos (AED) estudia la existencia de concentraciones geográficas estadísticamente significativas de variables localizadas en el espacio. En la actualidad existen numerosas técnicas de análisis espacial pero en muchas ocasiones dan resultados diferentes cuando se aplican sobre los mismos datos. Uno de los campos donde más se emplea el AED es la epidemiología espacial interesada en la distribución de las enfermedades en el territorio. Además, el campo de la salud mental es uno de los menos explorados en estudios epidemiológicos.OBJETIVOSEn el presente trabajo de investigación tiene por objetivos diseñar, implementar y probar sobre datos de salud mental un nuevo modelo de análisis espacial de datos basado en técnicas de inteligencia artificial (modelo AEMO/AE).METODOLOGÍALos Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo (AEMO) son una herramienta para la resolución de problemas multi-variantes complejos. El modelo desarrollado ha sido probado en dos Estudios de Demostración sobre datos de prevalencia administrativa de esquizofrenia y depresión en Andalucía y Cataluña. Se han planteado dos problemas espaciales diferentes que pretenden demostrar la utilidad del mismo. Por una parte, como herramienta híbrida para conseguir una solución de consenso entre diferentes métodos de análisis espacial. Y por otra parte, como nuevo método de análisis espacial para la localización de concentraciones espaciales.RESULTADOSSe ha creado el modelo AEMO/AE que ha permitido identificar con éxito concentraciones de elevada dependencia espacial (hot-spots) en los valores de la prevalencia de la esquizofrenia y la depresión en Andalucía (2004, 2006, 2007 y 2008); y concentraciones espaciales de valores significativamente elevados (hot-spots) o bajos (cold-spots) de la prevalencia administrativa de la esquizofrenia y la depresión en Cataluña (2009).CONCLUSIONESEl modelo AEMO/AE ha sido aplicado con éxito a la resolución de problemas espaciales para identificar hot-spots y cold-spots de dependencia espacial y prevalencia administrativa en el territorio. El modelo ha sido evaluado por un grupo de expertos como útil y relevante para la toma de decisiones y la planificación de los Sistemas de Atención a la Salud Mental.
机译:空间数据分析(AED)研究了位于空间中的变量在统计学上具有重要意义的地理集中度。当前,有许多空间分析技术,但是在很多情况下,当将它们应用于相同数据时会给出不同的结果。 AED最常使用的领域之一是对本地区疾病分布感兴趣的空间流行病学。此外,精神卫生领域是流行病学研究中最少探讨的领域之一目的在这项研究工作中,目标是设计,实施和测试一种基于智能技术的精神卫生数据空间数据分析模型。人工(AEMO / AE模型)方法论多目标进化算法(AEMO)是解决复杂多变量问题的工具。在两项关于安大路西亚和加泰罗尼亚精神分裂症和抑郁症的行政管理流行率数据的示范研究中,对开发的模型进行了测试。提出了两个不同的空间问题,旨在证明其有用性。一方面,作为一种混合工具,可以在不同的空间分析方法之间达成共识解决方案。另一方面,作为定位空间集中度的一种新的空间分析方法,结果建立了AEMO / AE模型,该模型已成功识别出高浓度空间依赖度(热点)的浓度。安达卢西亚的精神分裂症和抑郁症(2004年,2006年,2007年和2008年);加泰罗尼亚精神分裂症和抑郁症的行政管理流行率的高(热点)或低(冷点)值的空间和空间浓度(2009)。结论AEMO / AE模型已成功应用于解决问题识别空间依赖性和行政管理流行度的热点和冷点。专家组对该模型进行了评估,认为该模型对精神卫生保健系统的决策和计划很有用。

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