Identificación de patrones en el cuadro clínico de pacientes para la atención medica del servicio de emergencia para mejorar la atención
Integrantes:
- Rosangela Escalante Ccori
- Mery Buitrón Alvarado
- José Andre Galindo De La Cruz
- Jhomar Vergara Laura
- Juan Carlos Vives Huamani
Resumen
La saturación de los servicios de salud afecta la calidad de atención, especialmente en hospitales urbanos con alta demanda. Este estudio analiza 10,000 atenciones médicas para predecir horarios pico, diagnósticos recurrentes y demoras hospitalarias. Se evaluaron modelos de aprendizaje automático: J48, regresión logística y KMeans. J48 fue el más efectivo para predecir horas pico, regresión logística para anticipar demoras, y KMeans identificó clústeres clínicos útiles para estrategias preventivas. Estos resultados evidencian el potencial de estas técnicas para optimizar la gestión hospitalaria en tiempo real.
Identificación de patrones en el cuadro clínico de pacientes para la atención medica del servicio de emergencia para mej
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