Modelo basado en machine learning y analítica de datos para la planeación agregada de la prestación de servicios aplicado al sector salud - healthcare
En la actualidad, el sector salud enfrenta una serie de desafíos complejos que dificultan la prestación eficiente de servicios médicos. La variabilidad en la demanda de atención médica, caracterizada por picos estacionales y emergencias impredecibles, genera una presión constante sobre los recursos...
- Autores:
-
Alvaro Junior, Caicedo Rolon
Caicedo Rolon, Alvaro Jr
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/resource_type/c_baaf
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9596
- Palabra clave:
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander
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Luis Emilio Vera Duarte |
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En la actualidad, el sector salud enfrenta una serie de desafíos complejos que dificultan la prestación eficiente de servicios médicos. La variabilidad en la demanda de atención médica, caracterizada por picos estacionales y emergencias impredecibles, genera una presión constante sobre los recursos hospitalarios. Este proyecto propone un modelo innovador que aprovecha nuevas tecnologías para revolucionar la planeación agregada en el ámbito sanitario. A través de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y el análisis exhaustivo de datos históricos y en tiempo real, el modelo busca predecir patrones de demanda, optimizar la asignación de recursos y mejorar la calidad de atención al paciente. La implementación de este sistema promete no solo reducir costos operativos significativamente, sino también transformar la manera en que se planifican y ejecutan los servicios de salud. Se utilizarán conocidas técnicas de inteligencia artificial para analizar la demanda de servicios de salud en una institución prestadora. Siendo así, el presente proyecto se orienta a proponer un modelo predictivo para la demanda de servicios de salud, lo que podría permitir tomar mejores medidas de planeación en la prestación de estos, y así establecer políticas de asignación de recursos, para gestionar los costos relacionados a la operación. También, académicamente, se busca generar una propuesta que aborde esta línea de conocimiento tradicional empleando nuevas técnicas como el Machine Learning. |
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La implementación de este sistema promete no solo reducir costos operativos significativamente, sino también transformar la manera en que se planifican y ejecutan los servicios de salud. Se utilizarán conocidas técnicas de inteligencia artificial para analizar la demanda de servicios de salud en una institución prestadora. Siendo así, el presente proyecto se orienta a proponer un modelo predictivo para la demanda de servicios de salud, lo que podría permitir tomar mejores medidas de planeación en la prestación de estos, y así establecer políticas de asignación de recursos, para gestionar los costos relacionados a la operación. También, académicamente, se busca generar una propuesta que aborde esta línea de conocimiento tradicional empleando nuevas técnicas como el Machine Learning.Fondo de Investigaciones Universitarias - FINU - UFPSMediante la resolución 125 de 24 de mayo de 2011 se reglamenta los criterios y procedimientos para la financiación de los proyectos de investigación a través del fondo de investigaciones universitarias - finu – ufpsTipo de investigación. El tipo de investigación que se utilizará para el desarrollo de este proyecto se enmarca en la investigación descriptiva y evaluativa, según (Hernández Sampieri, Fernández Collado, & Baptista Lucio, 2010) Los estudios descriptivos buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis. Miden o evalúan diversos aspectos, dimensiones o componentes del fenómeno o fenómenos a investigar. Desde el punto de vista científico, describir es medir. Esto es, en un estudio descriptivo se selecciona una serie de cuestiones y se mide cada una de ellas independientemente, para así lograr explicar lo que se investiga. Por otra parte, la investigación evaluativa obtiene de manera reflexiva y sistemática información sobre un programa o proyecto, sobre su funcionamiento y sobre sus efectos y consecuencias, con el fin de construir nueva información y evidencia, para los actores del programa educativo, acerca de cómo se está desarrollando el proyecto, a que resultados se han logrado (Mejía - Castillo, 2017). En este sentido (Uribe, Zapata, & Gómez, 1996) describen que en síntesis el propósito de este tipo de metodología de investigación es proporcionar información útil para tomar decisiones con respecto a un programa, ya sean estas de planeación como resultado de la evaluación de contexto; de estructuración como resultado de la evaluación de insumos; de implementación como resultado de la evaluación de proceso o de reciclaje como resultado de la evaluación de producto.Producción, cadena de suministro y simulación46 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderSan José de CúcutaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santanderhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2file:///C:/Users/ufps/Downloads/FINU%20AJCR%20-%202024.pdfModelo basado en machine learning y analítica de datos para la planeación agregada de la prestación de servicios aplicado al sector salud - healthcarePropuesta de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_baafhttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fcTextinfo:eu-repo/semantics/reporthttps://purl.org/redcol/resource_type/PIDinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ColombiaGarcía de la Chica Herrera, Á. (2023). Análisis del consumo de la energía de un edificio mediante técnicas predictivas de Deep LearningRamírez-Gómez, C. A., Saavedra-Montes, A. J., & Ramos-Paja, C. A. (2013). Modelado y Estimación de Parámetros de un Sistema de Generación Eólico de Baja Potencia. TecnoLógicas, 209-221.Chou, J. S., & Tran, D. S. (2018). Forecasting energy consumption time series using machine learning techniques based on usage patterns of residential householders. Energy, 165, 709-726.Vandeput, N. (2021). Data Science for Supply Chain Forecasting. Berlin: Walter de Gruyter GmbH.Obando Paredes, E. D. (2018). Modelo de pronóstico de radiación solar basado en Machine Learning (Doctoral dissertation).Marco Carpena, A. (2017). Modelización y predicción de gas natural producida en un aerogenerador utilizando modelos estocásticos temporales a partir de series de viento (Doctoral dissertation, Universitat Politècnica de València).Aguiar, L. M. (2016). Modelo predictivo de radiación solar mediante técnicas de machine learning: aplicación a la isla de Gran Canaria (Doctoral dissertation, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria).Bustinza Barrial, A. A., Bautista Abanto, A. M., Alva Alfaro, D. A., Villena Sotomayor, G. M., & Trujillo Sabrera, J. M. (2022). Predicción de los valores de la demanda máxima de gas natural empleando técnicas de machine learning para la empresa Nexa Resources–Cajamarquilla.Chou, J. S., & Tran, D. S. (2018). Forecasting energy consumption time series using machine learning techniques based on usage patterns of residential householders. Energy, 165, 709-726.Ruiz Suárez, Y. (2022). Aplicación de técnicas de Machine Learning para la detección de patrones de consumo energético.UPME. 2022. Proyección de la demanda de gas natural y potencia máxima en Colombia.Rubio Cienfuegos, J. M. (2022). Uso de series difusas para el desarrollo de modelos predictivos de la demanda de gas natural.De Almeida Lucas, E. (2019). Pronóstico de energía eólica para horizontes temporales de corto plazo en base a modelo numérico de mesoescala y redes neuronales artificiales.Alfonso Ortiz, J. E., & Bogoya Mora, D. J. Predicción del recurso solar diario mediante técnicas de machine learning para la proyección de generación de gas natural.Azkue Amondarain, L., Kerexeta Sarriegi, J., Larburu Rubio, N., & Ayala Fernandez, U. (2023). Optimización de Servicios de Urgencias mediante Modelos de Inteligencia Artificial: Revisión Sistemática de la Predicción de Ingresos Hospitalarios desde Urgencias.Rojas, I. N., & Forero, W. E. L. (2023). Mejora en la rentabilidad e indicaciones de la extracción de hemocultivos en los servicios de urgencias: otro paso adelante. Revista Española de Quimioterapia, 36(1), 97.Soler Sanchis, A. (2024). Identificación temprana del delirium en personas mayores en el triaje de un servicio de urgencias hospitalario.Martín-Rodríguez, F., & del Castillo, J. G. (2023). Modelo de riesgo de mortalidad a largo plazo en pacientes con infección atendidos por servicios de emergencias prehospitalarias. Emergencias, 35, 00-00.25.000.000039-2025Modelo basado en machine learning y analítica de datos para la planeación agregada de la prestación de servicios aplicado al sector salud - healthcare56.680.000039-2025Universidad Francisco de Paula SantanderPublicationd493b8c2-5c2c-4668-b9ab-7e2cf232d8d4virtual::1563-1d493b8c2-5c2c-4668-b9ab-7e2cf232d8d4virtual::1563-1ORIGINALFINU AJCR - 2024.pdfFINU AJCR - 2024.pdfProyecto FINUapplication/pdf889655https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/0e4063fd-79a9-4b7d-be30-9505ff3cc959/download4685708f5a8c6911d2c810058e11db66MD51trueLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/352ae0e8-2720-4de8-a367-56f77c9efb28/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52falseAnonymousREADTEXTFINU AJCR - 2024.pdf.txtFINU AJCR - 2024.pdf.txtExtracted texttext/plain107318https://repositorio.ufps.edu.co/bitstreams/049e0c25-6dbf-439f-82ce-1b84573f1079/downloadb00ae8c87df24bcd607d89fab604b20cMD53falseTHUMBNAILFINU 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