Inteligencia de negocios aplicando aprendizaje supervisado para mejorar la Gestión Administrativa del Sector Salud

• Autores: Patricio Paitampoma, Giomar Andres, Rayme Quispe, Alexander Eli
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/166018
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/166018
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Salud; gestión; administración; inteligencia de negocios; aprendizaje automático supervisado; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El estudio, enfocado en el ODS 9b (Industrias, innovación e infraestructura), busca mejorar la gestión administrativa del sector salud mediante la aplicación de inteligencia de negocios y aprendizaje supervisado. La investigación es de tipo aplicada, con un enfoque cuantitativo y un diseño experimental (pre-test y post-test). La muestra se compone de 12 reportes del sistema integrado de gestión administrativa (SIGA), y se utiliza una ficha de registro como instrumento de recolección de datos. El análisis se realiza utilizando regresión lineal siendo procesados en los softwares SPSS y Power BI. Los resultados indican que, tras la implementación del dashboard, se observa una reducción en el promedio de gastos controlados y un aumento del 46.25% en el porcentaje de ejecución presupuestal. La conclusión más importante es que la integración de herramientas de inteligencia de negocios optimiza la toma de decisiones y mejora el control de recursos en la gestión administrativa del sector salud.