IA en la Gestión de Salud
1
Prefacio
1.1
Modelos de Inteligencia Artificial para la Gestión de Sistemas de Salud
1.2
Objetivos
1.2.1
Objetivo General:
1.2.2
Objetivos Específicos:
1.3
Tópicos Abordados
1.4
Modalidad y Evaluación
2
Bases Estadística
2.1
Instalación de R y RStudio
2.2
Estructura de Datos
2.3
Analítica de Datos y Automatización de Procesos
2.4
La Recomendación de el IADB
2.5
Flujo de Trabajo
2.5.1
Caso de estudio cancer de próstata
2.5.2
Información base
2.6
Tratamiento y captura de la información
2.6.1
Muestra de Historias Clínicas
2.7
Histogramas de Edades
2.8
Gráficos de Densidad
2.8.1
Gráfica conjunta de Histograma y Densidad
2.9
Varianza de Muestra y Población
2.10
Repetir en análisis para la muestra 2018
2.11
Construcción de un modelo
3
Datasets y Bibliometría
3.1
Las herramientas de google para datasets
3.2
Captura de datos del Banco Mundial
3.3
Kaggle
3.4
El sistema CKAN
3.5
R-Cran bibliometrix
3.6
Captura o generación de DATASETS
3.7
Tratamiento de la información (Normalización)
3.8
Tratemiento de los NA
3.9
Métodos
3.10
Tipos de Distribuciones
3.10.1
Distribución Normal
3.11
La biblioteca rriskDistributions
3.12
Gráficos qq
3.13
Distribución de Poisson
3.14
Ejemplos Matemáticos
4
Applications
4.1
Example one
4.2
Example two
5
Final Words
References
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IA en la Gestión de Salud
Capítulo 3
Datasets y Bibliometría
3.1
Las herramientas de google para datasets
El sitio de datasets de google
3.2
Captura de datos del Banco Mundial
3.3
Kaggle
3.4
El sistema CKAN
3.5
R-Cran bibliometrix
3.6
Captura o generación de DATASETS
3.7
Tratamiento de la información (Normalización)
3.8
Tratemiento de los NA
3.9
Métodos
3.10
Tipos de Distribuciones
3.10.1
Distribución Normal
3.11
La biblioteca rriskDistributions
3.12
Gráficos qq
3.13
Distribución de Poisson
3.14
Ejemplos Matemáticos