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Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre RÃos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas
El sector sanitario, sin lugar a dudas es uno de los ámbitos en el que se administran grandes volúmenes de datos; principalmente en el área clÃnica.Esto conduce a identificar una importante necesidad de encontrar maneras deadministrar, integrar, analizar e interpretar ese gran conjunto de datos; procurando identificar patrones de comportamiento que sean de utilidad en latoma de decisiones médicas. El proyecto de investigación1 en el que se enmarca este artÃculo plantea como principal objetivo desarrollar un componente de software capaz de generar, con aprendizaje automatizado, un modelo con capacidades predictivas sobre enfermedades cardiológicas; que permita un mejor soporte a decisiones de diagnóstico clÃnico y un avance significativo en la medicina preventiva. Este artÃculo presenta una revisión exhaustiva de las herramientas de preprocesamiento de datos para analizar datos sanitarios masivos, en términos de la imputación de valores perdidos, detección de valores atÃpicos, reducción, escalado, transformación y partición de datos. Además, se proponen herramientas de ciencia de datos en el campo sanitario. Se ha presentado un análisis en profundidad para describir los pros y los contras de las herramientas existentes para abordar los desafÃos prácticos. Los resultados obtenidos son útiles para el desarrollo de investigaciones basadas en predicción de enfermedades en el campo sanitario.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ