“Este análisis fue realizado con fines educativos y de concientización, utilizando datos públicos y anónimos. Todo el contenido respeta la privacidad de los pacientes y busca aportar valor desde la ciencia de datos.”
🔍 Introducción
Las enfermedades reumatológicas, como la artritis reumatoide, el lupus o la fibromialgia, afectan a miles de personas en México y el mundo. Más allá de los números, se trata de condiciones que influyen profundamente en la calidad de vida de quienes las padecen.
En este artículo realizo un ejercicio educativo utilizando Python y Jupyter para explorar datos públicos de salud disponibles a través del sistema SINBA/SINAIS de la Secretaría de Salud.
El objetivo no es presentar un diagnóstico ni emitir juicios clínicos, sino visibilizar patrones agregados y mostrar cómo la ciencia de datos puede aplicarse de manera respetuosa y útil en el ámbito médico y de salud pública.
El análisis está pensado tanto para:
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👩⚕️ Profesionales de salud que quieran aprender a interpretar datos clínicos con nuevas herramientas.
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👨💻 Estudiantes o entusiastas de la ciencia de datos que buscan practicar con un caso realista y relevante.
Usaremos un dataset basado en registros del sistema de salud (SSA México) y exploraremos variables como edad, enfermedad, diagnóstico y ubicación geográfica.
🧾 Descripción del dataset
💻 Herramientas utilizadas
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Python
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Pandas
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Seaborn / Matplotlib
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Jupyter Notebook
📊 Análisis realizado
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Grafico de defunciones por año por cada entidad
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Mapa de Calor
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Grafico de barras de total de defunciones por año
Top 5 de años con mas defunciones
Para descargar el notebook ingresa a la siguiente liga
Reuomatologia.ipynb
🔬 Conclusiones
Este análisis muestra tendencias generales en los registros de defunciones por enfermedades reumatológicas en México entre 1998 y 2021. Los datos reflejan realidades complejas y dolorosas, pero también ofrecen una oportunidad para comprender, prevenir y mejorar la atención médica.
La ciencia de datos puede y debe estar al servicio de las personas. Aplicada con sensibilidad, puede ayudarnos a tomar decisiones mejor informadas, detectar patrones que ayuden a la prevención y fomentar una conversación más profunda entre la tecnología y la salud.
A todas las personas que viven con estas condiciones, a quienes las acompañan, y a quienes trabajan por su bienestar: este ejercicio va con respeto y admiración.
Datos Extras
De donde puedes obtener datos para hacer tus propios análisis o investigaciones
👥 Gracias a quienes llegaron desde Reddit. Este análisis fue hecho con respeto y con el deseo de generar conocimiento abierto.
Si quieres ver más proyectos como este, visita la categoría de Ciencia de Datos en el blog.
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