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EL PROYECTO PERMITE EN TIEMPO
REAL:
• Ayuda a la expansión de nuevos servicios
o nuevos centros médicos en sector
público/ privado
• Benchmarking centros privados por tamaño
o servicios o riqueza
• Ayuda a identificar áreas de crecimiento
• Optimizar el dinero público
• Identificar zonas de población con pocos
servicios médicos e identificar esos
servicios
• Analizar disponibilidad de oficina, suelo,
locales, localiza solares
• Identificar zonas de nueva creación
Resultados:
http://bit.ly/2lTJWnY
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EJEMPLOS EN TIEMPO REAL:
• En los videos he puesto varios análisis en
tiempo real de análisis de
• físios entre TRES CANTOS y BOADILLA
• Pediatras entre pediatras entre ARAVACA y
TRES CANTOS
• Centros médicos zonas antiguas y de
nueva creación
• Pero la plataforma, permite cualquier tipo
de análisis
Resultados:
http://bit.ly/2lTJWnY
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FUENTES PUBLICAS (VIA SCRAPING CON PYTHON)
• http://gestiona.madrid.org/cyes_web_reg/TipoCentro.icm
13.500 documentos (36.000 ofertas asistenciales)
• https://www.sedecatastro.gob.es/Accesos/SECAccDescargaDatos.aspx
100.000 documentos
• Datos Ine de renta/Ingresos por distrito y número de personas por vivienda
Calidad de datos:
• Por ley, todos los inmuebles han de estar dados de alta catastro
• Cualquier oferta asistencial, ha de tener autorización previa Comunidad de Madrid
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CLAVES DEL PROYECTO
• Open Source (Python + Elastic search 7.2)
• 3 nodos (Xeon E-2176M 32 GB + 3 TB M.2 NVME ) x 3
• 18 Núcleos Muy Bajo consumo 45 w x 3
• https://browser.geekbench.com/v4/cpu/12723348
• Total score: 62.745 Coste total: 2.000 Euros
• Eglobal S200
• Capacidad: >4 billion rows (< 40 ms querys)
• Ahorro coste cloud: 1.000 euros mensuales
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PROXIMOS PASOS
• Cálculo de las distancias de cada centro para optimizar las
distancias (cuspatial Rapids)
• Localización suelo terciario para la ubicación de una clínica
/ hospital con combinación Pgou usos suelo (geopandas)
• Análisis precios