Cardiovascular Risk Detection Through Big Data Analysis

Abstract

Cardiovascular diseases are the main cause of mortality in the world. As more people suffer from diabetes and hypertension, the risk of cardiovascular disease (CVD) increases. A sedentary lifestyle, an unhealthy diet, and stressful activities are behaviors that can be changed to prevent CVD. Taking measures to prevent CVD lowers the cost of treatments and reduces mortality. Data-driven plans generate more effective results and can be applied to groups with similar characteristics. Currently, there are several databases that can be used to extract information in real time and improve decision making. This article proposes a methodology for the detection of CVD and a web tool to analyze the data more effectively. The methodology for extracting, describing, and visualizing data from a state-level case study of CVD in Mexico is presented. The data is obtained from the databases of the National Institute of Statistics and Geography (INEGI) and the National Survey of Health and Nutrition (ENSANUT). A k-nearest neighbor (KNN) algorithm is proposed to predict missing data.

Plataforma de analítica de datos para la caracterización poblacional y la evaluación del riesgo cardiovascular en pacientes del centro-occidente de Colombia

“…Una perspectiva amplia acerca de las posibilidades del uso del análisis automatizado de datos en salud se encuentra en Sakr y Elgammal 16 , en este documento se definen y discuten los principales retos en los sistemas de salud que pueden ser efectivamente enfrentados por medio de los avances en las tecnologías de la información y la comunicación, con énfasis en tecnologías de sensores, computación en la nube, internet de las cosas y big data, lo cual fortalece la eficiencia y eficacia de los servicios de salud. De igual manera, Sanches-Acevedo et al 17 , proponen una metodología para la detección de ECV y una herramienta web para analizar los datos de manera más efectiva. La metodología incluye extracción, descripción y visualización de datos, y es ejemplificada a partir de un estudio de ECV en Ciudad de México, empleando bases de datos como la del Instituto Nacional de Estadística y Geografía y la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición.…”