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Mostrando las entradas con la etiqueta salud pública

Reseña del sensor Aidex y su relación con IoT y mHealth

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En esta publicación quiero compartir mi experiencia personal utilizando el sensor de glucosa Aidex , el cual adquirí en AliExpress. Además de reseñar el dispositivo, quiero hablar sobre cómo se relaciona con el concepto de Internet of Things (IoT) , el área de mHealth (mobile health) y reflexionar sobre los posibles riesgos de seguridad asociados. ¿Qué es IoT? El Internet of Things o Internet de las Cosas se refiere a la conexión de objetos físicos a internet para recolectar, enviar y procesar datos. Estos dispositivos incluyen desde sensores y electrodomésticos inteligentes hasta automóviles conectados. En el caso del Aidex, el chip y el transmisor conectado al cuerpo forman parte de este ecosistema al enviar datos de glucosa en tiempo real a un dispositivo móvil. Mi experiencia con Aidex El kit incluye un sensor, un transmisor y la aplicación móvil. En mi caso, lo conecté con un Xiaomi Mi 13 y logré visualizar las mediciones de glucosa de forma continua en la...

Análisis con Python: ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen?

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📊 ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen? Un análisis con Python Las enfermedades autoinmunes afectan aproximadamente al 5% de la población mundial . Esto incluye padecimientos como lupus, artritis reumatoide, esclerosis múltiple, entre otros. En este artículo haremos un ejercicio técnico para estimar cuántos reumatólogos serían necesarios para atender esa demanda en una ciudad como Playa del Carmen, Quintana Roo , utilizando Python y Jupyter Notebook . 📌 Paso 1: Estimar población y personas afectadas De acuerdo con datos recientes, la población aproximada de Playa del Carmen es de 304,942 personas. Si el 5% sufre una enfermedad autoinmune: # Supuestos poblacion_total = 304_942 porcentaje_afectados = 0.05 personas_afectadas = poblacion_total * porcentaje_afectados print(f"Número estimado de personas con enfermedades autoinmunes: {int(personas_afectadas)}") Resultado: 15,247 personas con enfermedades autoinmunes. 📌 Paso 2: ¿Cuántos re...

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