Model design to estimate the demand for specialized medical care in cardiology through neural networks

Estudios recientes publicados en revistas científicas indican que el número de personas diagnosticadas con Enfermedades Cardiovasculares (ECV) en todo el mundo va en aumento y nuestro país no es la excepción, siendo el infarto al miocardio y el accidente cerebrovascular las dos principales causas de muerte relacionadas y las de mayor crecimiento dentro de las llamadas Enfermedades No Transmisibles (ENT). Esto nos hace ver la necesidad de estimar de una manera confiable el crecimiento de la demanda de atención en patologías ECV, con el objeto de que estos resultados sean usados por los ordenadores del gasto para programar la inversión en infraestructura y recursos a la medida de esta demanda, asimismo, se tomen las medidas necesarias para generar estrategias de prevención temprana y cambio de hábitos, basados en los factores de riesgo que más inciden en la generación de ECV. Los datos asociados a ECV para este estudio se tomaron de información abierta, proporcionada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE y del Observatorio de Salud de Bogotá de la Secretaría Distrital de Salud de Bogotá. Una vez parametrizados y normalizados estos datos, fueron usados para entrenar y validar una RNA creada para esta estimación, esto permitió vislumbrar el crecimiento de esta demanda y por tanto la necesidad de tomar cartas en el asunto antes de que el sistema de salud de Colombia colapse.Recent studies published in scientific journals indicate that the number of people diagnosed with Cardiovascular Diseases (CVD) worldwide is increasing and our country is no exception, with myocardial infarction and stroke being the two main causes of death related and the fastest growing in the so-called Noncommunicable Diseases (NCDs). This makes us see the need to reliably estimate the growth of the demand for care in CVD pathologies, so that these results are used by the expense managers to program the investment in infrastructure and resources tailored to this demand. Likewise, to take the necessary measures to generate strategies for early prevention and change of habits, based on the risk factors that most affect the generation of CVD. The data associated with CVD for this study were taken from open information provided by the National Administrative Department of Statistics DANE and the Bogota Health Observatory of the District Health Secretariat of Bogotá. Once these data were parameterized and normalized, they were used to train and validate an RNA created for this estimate, this allowed us to glimpse the growth of this demand and therefore the need to take action on the matter before the Colombian health system collapses