Pronóstico del número de pacientes que existen en un hospital en un periodo específico mediante redes neuronales artificiales. Caso práctico: Hospital Loayza - Landeo Jacinto, Juan Abel (2014)
Presenta una investigación sobre la implementación de un software basado en Redes Neuronales Artificiales (en adelante RNA) para la predicción del número de pacientes que estarán siendo atendidos en un establecimiento hospitalario en un periodo dado teniendo en cuenta la especialidad hospitalaria con el objetivo de apoyar a la toma de decisiones administrativas. Una RNA, el cual, debido a sus características similares al del cerebro humano, es capaz de reconocer tendencias y lograr pronósticos muy acertados a partir de data histórica con registros incongruentes y altamente no lineal, por lo cual será una herramienta muy útil para los hospitales nacionales de Lima para pronosticar la cantidad de pacientes que recibirán en los meses siguientes; esta predicción no es posible conseguir mediante métodos estadísticos tradicionales debido a la alta no linealidad y ruido en la data histórica de atención médica en los meses y años anteriores. Los hospitales tienen la misión de brindar atención médica a la población sin embargo el personal médico encargado de atender a los pacientes en muchas ocasiones son pocos con respecto al número de pacientes que deben encargarse de atender; si las entidades hospitalarias tuviesen una estimación de la cantidad de pacientes a recibir en sus diferentes áreas, éstas podrían tomar medidas de contingencia para evitar sobrecarga de trabajo en los médicos y brindar atención de calidad a los pacientes. Se comenzará tocando los aspectos técnicos y teóricos que sustentan la presente tesis y la metodología de trabajo para su desarrollo así como también los recursos que son necesarios para la realización de ésta misma.