Modelo de pronóstico para número de egresos hospitalarios usando redes neuronales – Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno, 2009 - 2018

• Autor: Calla Charrez, Veneranda
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/11474
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/11474
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Estadística; Pronostico Mediante Redes Neuronales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

El Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno actualmente no cuenta con una documentación que les permita tomar referencias sobre pronósticos de los egresos hospitalarios. El objetivo fue obtener la mejor RNA correspondiente para el pronóstico de número de egresos hospitalarios en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno. La población estuvo conformada por el total de egresos hospitalarios registrados en el tiempo, la muestra estuvo conformada por los pacientes egresados en los 120 meses correspondientes al periodo 2009 – 2018. La técnica estadística utilizada fue la red neuronal mediante los procedimientos de (Kaastra & Boyd, 1996) y como arquitectura de tipo Percetron Multicapa. La RNA dispuso de seis capas (M = 6), una, de entrada, con una neurona (S1 =1), una, de salida con una neurona (S6 = 10) y cuatro, ocultas con diferente número de neuronas en cada una (S2 =2, S3=6, S4=7, S5=9). Para determinar el número de neuronas de las capas ocultas se tuvo en cuenta que pocas neuronas no permiten a la RNA realizar un buen ajuste y que demasiadas neuronas pueden provocar overfitting. El error (MAPE) de entrenamiento mínimo fue de 2% y el error (MAPE) de validación mínimo fue de 4%, la RNA seleccionada fue (1, 2, 6, 7, 9, 10). Finalmente se obtuvieron el pronóstico de 12 meses en adelante; presentó un comportamiento estable en el siguiente año 2019 de enero a diciembre.