Sistema experto para mejorar el proceso de diagnóstico de enfermedades respiratorias en una empresa de servicios de salud, Lima 2023

• Autores: Chávez Cañarí, Diana Cecilia, García Obispo, Angel Vicente
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Privada Norbert Wiener
• Repositorio: UWIENER-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uwiener.edu.pe:20.500.13053/10333
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13053/10333
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Sistema experto; Enfermedad; Patología; Diagnóstico de enfermedades; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El estudio tuvo como objetivo precisar en qué medida el sistema experto mejora el proceso de diagnóstico de enfermedades respiratorias. Se utilizó el método de investigación cuantitativa, aplicada, de diseño experimental de tipo pre-experimental. La muestra representativa fue de 29 historias clínicas de pacientes con enfermedades respiratorias. Los instrumentos usados para recolectar los datos fueron las fichas de observación para el indicador porcentaje de diagnósticos correctos y tiempo promedio de atención en el consultorio. Además, se usó estadística descriptiva que dio como resultados que las medias del indicador 1 fue 90% en el pre-test y 97% en el post-test. También se obtuvo que las medias del indicador 2 fue 1433.72 segundos en la pre-prueba y 753.90 segundos en la post-prueba. La muestra al ser inferior a 50 se aplicó la prueba Shapiro-Wilk en la estadística inferencial. En ambos indicadores los resultados mostraron un valor Sig. > 0.05, indicando una distribución paramétrica. Luego se empleó la prueba T-Student, obteniendo en el primer indicador t = -1000 y en el segundo indicador t = 16.66. Por último, se concluye que se obtuvo un incremento del 7% en el primer indicador y una reducción de 679.83 segundos en el segundo indicador.