Aplicando el método SMART a mis metas de aprendizaje para el análisis de datos clínicos, esto es lo que obtengo:
S - Específica:
Mi meta es ser competente en el análisis descriptivo y la visualización básica-intermedia de datos clínicos utilizando Python (librerías Pandas y Matplotlib/Seaborn), para así poder identificar patrones y generar informes que informen decisiones de mejora en mi unidad hospitalaria.
M - Medible:
Sabré que he alcanzado esta meta cuando sea capaz de:
Desarrollar un pequeño cuadro de mando interactivo (dashboard) con 3-5 indicadores clave de enfermería (ej. tasa de reingresos por X condición, utilización de camas, carga de trabajo por turno) utilizando datos reales de mi servicio (anonimizados).
Presentar al menos dos análisis de datos completos (ej. sobre factores asociados a caídas de pacientes o eficiencia en la administración de fármacos) a mi equipo o jefatura, incluyendo visualizaciones claras y conclusiones accionables.
Completar y obtener la certificación de un curso de análisis de datos con Python de nivel intermedio.
A - Alcanzable:
Considero que es alcanzable. No estoy buscando ser un data scientist experto en 6 meses, sino ser competente en el análisis descriptivo y la visualización básica-intermedia. Esto implica dedicar bloques de estudio consistentes (aprovechando la práctica distribuida y los modos enfoque/difuso), buscar un mentor y aplicar lo aprendido a proyectos pequeños y concretos de mi trabajo, dividiendo el aprendizaje en "chunks".
R - Relevante:
Esta meta es profundamente relevante para mí. Se alinea directamente con mi Ikigai de transformar la atención al paciente y optimizar los recursos en enfermería mediante el uso de evidencia. Es crucial para mi crecimiento profesional, para mi capacidad de innovar y para liderar el cambio hacia una enfermería más informada por datos en mi hospital.
T - Temporal:
Quiero haber alcanzado esta competencia y haber presentado mis primeros análisis concretos en 6 meses a partir de ahora, es decir, para finales de enero de 2026.
