ESTIMATING OR FORECASTING HEALTH CONDITION PREVALENCE IN A DEFINABLE AREA AND ASSOCIATED COSTS AND RETURN ON INVESTMENT OF INTERVENTIONS

A system provides estimates and forecasts for prevalence and associated cost in a population per user selectable criteria including user selected characteristics, conditions or traits, and a user definable geographic area. The system employs data from data sets of different granularities, for example a first data set that represents data at a first geographic level (e.g., census blocks) and a second data set that represents data at a second geographic level (e.g., county, parish). The system can generate a third or static data set, searchable by a given key (e.g., census block group code). Data can be related to health conditions (e.g., type 2 diabetes, Lung Cancer), and can include demographic and/or non-demographic data, as well as representing immutable and/or mutable characteristics or traits. Such advantageously allows automated or autonomous analysis between non-homogenous data sets. L'invention concerne un système qui fournit des estimations et des prédictions de la prévalence et du coût associé dans une population par critères sélectionnables par l'utilisateur comprenant des caractéristiques, des conditions ou des traits sélectionnés par l'utilisateur, et une zone géographique définissable par l'utilisateur. Le système utilise des données provenant d'ensembles de données de granularités différentes, par exemple un premier ensemble de données qui représente des données à un premier niveau géographique (par exemple des îlots de recensement) et un deuxième ensemble de données qui représente des données à un second niveau géographique (par exemple un comté, une paroisse). Le système peut générer un troisième ensemble de données ou ensemble de données statique, consultable par une clé donnée (par exemple un code de groupe d'îlots de recensement). Des données peuvent être associées à des états de santé (par exemple le diabète de type 2, le cancer du poumon), et peuvent comprendre des données démographiques et/ou non démographiques, et représenter également des caractéristiques ou des traits immuables et/ou muables. Ce système permet avantageusement une analyse automatisée ou autonome entre des ensembles de données non homogènes.