Modelo de desarrollo para el almacenamiento, análisis e interpretación de información aplicado en un sistema de información para vigilancia epidemiológica MAISIVE

La información que manejan los actuales sistemas de vigilancia en salud pública son susceptibles de generar un volumen de datos imposible de analizar de forma manual y es por eso que se cuenta cada vez con computadoras potentes para automatizar el proceso inductivo, para analizar de forma inteligente los datos existentes y extraer de ellos ese conocimiento oculto y de gran importancia en el campo de la Salud pública. La toma de decisiones con relación a las actividades del sistema de vigilancia debe ser analizada y sustentada teniendo en cuenta los objetivos planteados; como es un proceso continuo y dinámico se requiere que periódicamente se definan o redefinan las prioridades y se evalúen las metas propuestas. Cuando se construyen aplicaciones software es de invaluable ayuda el contar con un modelo adecuado de desarrollo para dicho fin puesto que permite a los involucrados tener claros los puntos a seguir para la consecución de software con alto nivel de calidad y que se ajuste eficientemente a las necesidades de la organización. El propósito de un modelo de desarrollo para el almacenamiento, análisis e interpretación de información epidemiológica (MAISIVE) es garantizar el éxito de la aplicación de soporte a la toma de decisiones, sustentada en la definición de los procesos del sistema y en los criterios para la escogencia de las tecnologías a emplear para su desarrollo. El MAISIVE tiene como prioridad la entrega de un modelo de desarrollo que aporte tanto a la implementación de servicios de Información, como a la base de conocimientos universal en el área de servicios de información para Salud pública del Departamento del Cauca, teniendo en cuenta aspectos importantes de planificación, requerimientos, análisis y diseño. MAISIVE es el resultado de un estudio exhaustivo producto de diferentes áreas que han centrado sus esfuerzos en el análisis de información como lo es el proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases), en la adecuada planificación y construcción de los Datawarehouse para el almacenamiento de datos y en la correcta utilización de técnicas de Minería de Datos para el análisis de información y obtención de conocimiento novedoso y potencialmente útil.

• Autores: Lombana Quiñones, Ricardo Emilio; Rojas Rosero, Richard Andrés
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2004
• Institución: Universidad del Cauca
• Repositorio: Repositorio Unicauca
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/2088
• Acceso en línea: http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/2088
• Palabra clave: MAISIVE; KDD; Salud pública; Servicios de Información
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/