Descubrimiento de patrones de defunción a causa de COVID-19 en Perú aplicando técnicas no supervisadas de minería de datos - Fernandez Luque, Danny Paola (2024)
Este trabajo demuestra el potencial de la minería de datos, para la obtención de patrones de comportamiento, abordando uno de los temas de mayor repercusión en los últimos años: la pandemia de COVID-19, en concreto, se ha delimitado la investigación a los casos de fallecimientos registrados en Perú, territorio que se ha visto seriamente afectado debido al elevado número de infecciones detectadas, formando parte de los países con mayor tasa de mortalidad del mundo durante los años 2020 y 2021. Se realiza un análisis de las condiciones del paciente, previas a su fallecimiento, como ubicación, hospitalización, ingreso en UCI, uso de oxígeno, uso de ventilador mecánico, así como las dosis de vacunas recibidas y su marca, utilizando el conjunto de datos proporcionado por el Ministerio de Salud de Perú (MINSA) que contiene los datos demográficos y de localización de la población fallecida desde enero de 2021 hasta abril de 2023. Se aplica la minería de datos siguiendo la metodología CRISP-DM, realizando la selección de datos, transformación de datos, aplicación de técnicas no supervisadas de minería, interpretación y validación de resultados e incorporación del conocimiento descubierto. Obteniendo como resultado la caracterización de las defunciones por COVID-19 y los patrones de comportamiento de estas, lo que ayudará a tener una visión del impacto actual y futuro del riesgo de muerte tras el contagio y la efectividad de la vacunación en el país.