Modelo de analítica predictiva para estimar el reingreso de pacientes al servicio de urgencias y la proporción de pacientes hospitalizados en el componente de salud

El proyecto tuvo como objetivo diseñar e implementar un modelo de analítica de datos para predecir el reingreso de pacientes a urgencias y estimar el porcentaje de hospitalización, optimizando la planeación y gestión de recursos en el proceso de referencia y contrarreferencia. Se desarrolló un proce...

Full description

Autores:
Guzmán Salas, Lucia
Ortiz Medina, Faiber
Sánchez Palomino, Geovanny
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de Ibagué
Repositorio:
Repositorio Universidad de Ibagué
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/5960
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/5960
Palabra clave:
Fomag - Servicio de urgencias
Analítica Predictiva
Aprendizaje Automático
Salud
Gestión Hospitalaria
Urgencias
Referencia y Contrarreferencia
Power Bi
Predictive Analytics
Machine Learning
Healthcare
Hospital Management
Emergency Services
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description El proyecto tuvo como objetivo diseñar e implementar un modelo de analítica de datos para predecir el reingreso de pacientes a urgencias y estimar el porcentaje de hospitalización, optimizando la planeación y gestión de recursos en el proceso de referencia y contrarreferencia. Se desarrolló un proceso ETL para depurar y estandarizar la información institucional, y se entrenaron modelos de aprendizaje automático, identificando a LightGBM como el de mejor desempeño. Además, se implementó un tablero analítico en Power BI que facilita la visualización de indicadores y la toma de decisiones basada en evidencia. La iniciativa demuestra la viabilidad técnica y el valor estratégico de aplicar analítica predictiva en los procesos de salud del FOMAG, fortaleciendo una gestión más eficiente, preventiva y orientada a resultados.
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La iniciativa demuestra la viabilidad técnica y el valor estratégico de aplicar analítica predictiva en los procesos de salud del FOMAG, fortaleciendo una gestión más eficiente, preventiva y orientada a resultados.The project aimed to design and implement a data analytics model to predict patient readmissions to emergency services and estimate hospitalization rates, optimizing planning and resource management in the referral and counter-referral process. An ETL process was developed to clean and standardize institutional data, and several machine learning models were trained, identifying LightGBM as the best-performing algorithm. Additionally, an analytical dashboard was implemented in Power BI to facilitate indicator visualization and evidence-based decision-making. The initiative demonstrates the technical feasibility and strategic value of applying predictive analytics to FOMAG’s healthcare processes, strengthening a more efficient, preventive, and results-oriented management approach.MaestríaMagister en Analitica de Datos para la Toma de DecisionesResumen.....3 Introducción.....3 Capítulo 1. Fundamentación Teórica y Organizacional.....3 1.1 Marco Teórico Básico.....3 Capítulo 2. Justificación y Objetivos.....5 2.1 Planteamiento del Problema del Negocio.....5 2.2 Justificación del Proyecto.....5 2.3 Objetivos.....6 2.3.1 Objetivo General.....6 2.3.2 Objetivos Específicos.....6 Capítulo 3. Alineación Estratégica y Valor Organizacional.....7 3.1 Ventaja Competitiva Asociada.....7 3.2 Generación de Valor para la Organización.....8 3.3 Beneficios Esperados (corto, mediano y largo plazo).....9 Capítulo 4. Metodología y Solución Técnica.....10 4.1 Descripción de la Organización.....10 4.2 Solución Técnica Empleada.....13 4.2.1 Fuentes de Datos.....14 4.2.2 Tratamiento de Datos (ETL).....15 4.2.3 Diccionario de Datos.....17 4.2.4 Arquitectura de Datos.....20 4.2.5 Métodos y Algoritmos Utilizados.....21 4.2.6 Herramientas y Lenguajes de Programación.....24 4.2.7 Códigos y Scripts Documentados.....24 4.2.8 Validación Técnica de la Solución.....25 4.3 Fases de Desarrollo del Proyecto.....27 Capítulo 5. Resultados, Indicadores y Riesgos.....28 5.1 Resultados Obtenidos.....28 5.2 Indicadores de Éxito (KPls).....29 5.3 Aspectos Éticos y Riesgos del Proyecto.....30 Capítulo 6. Cierre Académico y Anexos.....32 6.1 Conclusiones.....32 6.2 Recomendaciones.....3235 páginasapplication/pdfGuzmán, L, Ortiz F, & Sánchez, G (2025). Analítica predictiva para la gestión del servicio de urgencias en Salud. [Tesis, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/5960https://hdl.handle.net/20.500.12313/5960spaUniversidad de IbaguéCiencias Economicas y AdministrativasIbaguéMaestría en Analitica de Datos para la Toma de DecisionesFondo Nacional de Prestaciones Sociales del Magisterio – FOMAG. (2024). Manual del Sistema de Información del Proceso de Referencia y Contrarreferencia.Fondo Nacional de Prestaciones Sociales del Magisterio, nuestra empresa https://www.fomag.gov.coMinisterio de protección Social, Clasificación Única de Procedimientos en Salud - CUPS - Catalogo de patologías - Tablas Cie10, https://www.minsalud.gov.co/https://app.napkin.ai/signin, Arquitectura de Datosinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Fomag - Servicio de urgenciasAnalítica PredictivaAprendizaje AutomáticoSaludGestión HospitalariaUrgenciasReferencia y ContrarreferenciaPower BiPredictive AnalyticsMachine LearningHealthcareHospital ManagementEmergency ServicesReferral and counter-referralPower BIModelo de analítica predictiva para estimar el reingreso de pacientes al servicio de urgencias y la proporción de pacientes hospitalizados en el componente de saludTrabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionPublicationModelo de analítica predictiva para estimar el reingreso de pacientes al servicio de urgencias y la proporción de pacientes hospitalizados en el componente de saludORIGINALTesis de grado.pdfTesis de grado.pdfapplication/pdf320101https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/cecae3d7-7c9d-4f08-837a-186387adb858/download8bfe8134733f8f534854d3177bfd77b8MD52Anexos.zipAnexos.zipapplication/zip223516037https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/bf7785f6-bae5-448b-880d-ecec0ffe1688/downloadb6eb79b66f6f60618d3ee2af866622b3MD54Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf156500https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/fcaba01c-0c7a-4b38-80d9-53b08734efb7/download57a0a3ffca68fc116473000b454c2175MD53Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf163274https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/fcf8aa2b-f494-49b2-baf4-b2bc96010519/download7203f4a21e07efcdf761336ec05c20cdMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8133https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/5949f0f5-93c0-48f9-a497-3d2d101e1475/download7fd9ed6f5ad61cc5fd4c6ecfefa13327MD51TEXTTesis de grado.pdf.txtTesis de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain61590https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/e77f5de9-d9d6-46e5-9101-bf175578dc0c/download39973630f24f3cff8dafaad43a5747f1MD56Formato de autorización.pdf.txtFormato de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3880https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/e7447151-30b2-4401-bad9-e846aef85d34/downloada7ccfddb4afe918b02ff395ad853bfbaMD58THUMBNAILTesis de grado.pdf.jpgTesis de grado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4703https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/b46366b5-3b85-441c-8512-303c42b6acd4/downloaded047287b698a003346e8667f6e8d31dMD57Formato de autorización.pdf.jpgFormato de autorización.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg23192https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/2d7ce92b-d836-439e-b7d6-4c79c4964ee0/download4bb9139916643a0896391e998d16ddf3MD5920.500.12313/5960oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/59602025-11-12 03:02:06.845https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/https://repositorio.unibague.edu.coRepositorio Institucional Universidad de Ibaguébdigital@metabiblioteca.comQ3JlYXRpdmUgQ29tbW9ucyBBdHRyaWJ1dGlvbi1Ob25Db21tZXJjaWFsLU5vRGVyaXZhdGl2ZXMgNC4wIEludGVybmF0aW9uYWwgTGljZW5zZQpodHRwczovL2NyZWF0aXZlY29tbW9ucy5vcmcvbGljZW5zZXMvYnktbmMtbmQvNC4wLw==

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