Deep learning para la mejora en la gestión de reservas hospitalarias en el Hospital Marino Molina Scippa de Comas, Lima - 2020

• Autor: Huarote Zegarra, Raul Eduardo
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/106124
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/106124
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas informáticos; Gestión de procesos; Hospitales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El objetivo de esta investigación es medir la influencia del Deep learning en la gestión de reservas hospitalarias en el Hospital Marino Molina Scippa, Lima - 2020, el método de investigación es de tipo aplicada y el diseño de investigación preexperimental. La población estuvo constituida por 85 fichas de reservas hospitalaria en el área de consulta externa, la muestra es de 70 fichas de reservas, el tipo de muestreo es probabilístico aleatorio simple. La técnica de recolección de datos fue el fichaje y el instrumento fue la ficha de registro, siendo validados por juicio de expertos. La confiablidad del instrumento se obtuvo aplicando el llenado de 70 fichas de reservas hospitalarias; asimismo, la validez de contenido, criterio y constructo se consiguió por la validación de tres expertos. La implementación del gestión de reservas hospitalarias permitió incrementar el porcentaje de consultas médicas programada en consulta externa de 73% a 95%, se incrementó el porcentaje ocupacional de cama en consulta externa de 76% a 89% y se incrementó la eficiencia de pedido de recursos de insumos hospitalarios de consulta externa de 76% a 89%. Por tanto se concluye que el Deep Learning mejora la gestión de reservas hospitalarias, en una versión simulada.