Aplicación de un modelo predictivo basado en minería de datos para mejorar los procesos de atención médica ambulatoria del Policlínico Metropolitano Huancayo

Abstract

El trabajo de investigación que realice se titula: “Aplicación de un Modelo predictivo basado en minería de datos para mejorar los procesos de atención médica ambulatoria del Policlínico Metropolitano Huancayo”. Tuvo como objetivo aplicar un Modelo predictivo basado en minería de datos mejora los procesos de atención médica ambulatoria del Policlínico Metropolitano Huancayo. La investigación de acuerdo a las características del problema, objetivo y la hipótesis es de tipo experimental, de diseño pre experimental, con pre-test y post-test, los diseños pre experimentales no presentan grupo control, que incluye la atención a los pacientes registrados en el periodo 2022 de 97323 citas consideradas. Los métodos de recopilación de datos son el conjunto de actividades y herramientas utilizadas para recopilar, examinar y analizar la información necesaria para lograr los objetivos de la investigación. Se utilizó la técnica de regresión lineal. Se aplicaron las fases de la metodología CRISP–DM. En nuestro estudio se obtuvo de la Tabla 4 se tiene que la cantidad de datos históricos que se tiene actualmente sin el modelo son de 6 indicadores hospitalarios ya que la información que se almacena es en formatos preoperatorios como se explicó y con el modelo se llega a obtener información de los 12 indicadores hospitalarios ya que la información se almacena en un sistema de información automatizado. Aplicando la fórmula de análisis predictivo se tiene que con el modelo se mejora en un 100%. En conclusión se logró analizar el modelo predictivo basado en minería de datos mejora los procesos de atención médica ambulatoria del Policlínico Metropolitano Huancayo, con los datos del hospital y los datos del modelo para lo cual se aplicaron las ecuaciones obtenidas con la técnica de regresión lineal, obteniéndose un 100% de precisión, con lo cual se concluye que el modelo es válido