Sistema para la automatización de procesos hospitalarios de control para pacientes para COVID-19 usando machine learning para el Centro de Salud San Fernando

Descripción del Articulo

La iniciativa que se manifestó en esta investigación de proyecto para la automatización de procesos hospitalarios se da sitio a desarrollar un sistema web para la automatización de procesos en el área covid-19, el cual permite el registro del paciente en admisión, visualización de indicadores intrah...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Lopez Vega, Alexander, Villanueva Vargas, Rosa Angela
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/121848
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Automatización
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description La iniciativa que se manifestó en esta investigación de proyecto para la automatización de procesos hospitalarios se da sitio a desarrollar un sistema web para la automatización de procesos en el área covid-19, el cual permite el registro del paciente en admisión, visualización de indicadores intrahospitalario de pacientes para covid-19 cuya actualización se realice de manera diaria, automatizada y que pueda ser utilizada para obtener información relevante en la toma de decisiones aplicando machine learning, también secundariamente el software permitirá buscar ágilmente la información del paciente que se maneja diariamente en el área covid-19; esta averiguación comprendido en un desarrollo gradual de diferentes fases que han tenido inicio en la recolección bibliográfica especializada de la misma forma que: internet, doctores especialistas y personal de salud generalmente; hasta llegar al procesamiento de la información recopilada, traducida en cuadros estadísticos y reportes que han permitido hacer el estudio de los resultados obtenido en área coronavirus por medio de la unión de cada una de las cambiantes de esta forma obteniendo un sistema adaptable a las necesidades de esta área de la salud. El problema del análisis científico ha sido, el centro de salud no cuenta con herramientas tecnológicas que permitan el control de calidad y tiempo en pacientes para Covid-19 aplicando machine learning para el centro de salud San Fernando agravando el tiempo de espera de personas con indicios de coronavirus en tiempos de enfermedad pandémica por lo cual el centro hace el trabajo manual interno y los interpretaciones predictivos carecen de confiabilidad (área covid-19).El propósito de la averiguación es establecer cómo influye el sistema web para la automatización de procesos hospitalarios para el control de calidad y tiempo en pacientes con Covid-19 aplicando machine learning para el centro de salud. Los algoritmos permanecen probados en un sistema diseñado basándose en el lenguaje de programación Python para desarrollar el modelo, con las librerías SKLEARN, SKFORECAST principalmente, se utilizará un modelo de regresión con el algoritmo RANDOM FOREST y el tipo de aprendizaje es SUPERVISADO, porque se le proporciona los datos de entrenamiento y pruebas. Se usó la metodología SCRUM para desarrollar el sistema. Por ende, se comprueba que el sistema web ayuda a la automatización de procesos hospitalarios para el control de calidad y tiempo en pacientes para covid-19 aplicando machine learning para el centro de salud San Fernando.
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El problema del análisis científico ha sido, el centro de salud no cuenta con herramientas tecnológicas que permitan el control de calidad y tiempo en pacientes para Covid-19 aplicando machine learning para el centro de salud San Fernando agravando el tiempo de espera de personas con indicios de coronavirus en tiempos de enfermedad pandémica por lo cual el centro hace el trabajo manual interno y los interpretaciones predictivos carecen de confiabilidad (área covid-19).El propósito de la averiguación es establecer cómo influye el sistema web para la automatización de procesos hospitalarios para el control de calidad y tiempo en pacientes con Covid-19 aplicando machine learning para el centro de salud. Los algoritmos permanecen probados en un sistema diseñado basándose en el lenguaje de programación Python para desarrollar el modelo, con las librerías SKLEARN, SKFORECAST principalmente, se utilizará un modelo de regresión con el algoritmo RANDOM FOREST y el tipo de aprendizaje es SUPERVISADO, porque se le proporciona los datos de entrenamiento y pruebas. Se usó la metodología SCRUM para desarrollar el sistema. Por ende, se comprueba que el sistema web ayuda a la automatización de procesos hospitalarios para el control de calidad y tiempo en pacientes para covid-19 aplicando machine learning para el centro de salud San Fernando.Lima NorteEscuela de Ingeniería de SistemasSistema de Información y ComunicaciónTecnologías de la información y comunicaciónPromoción de la salud, nutrición y salud alimentariaSalud y bienestarapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVAutomatizaciónSistema webSistema informáticohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Sistema para la automatización de procesos hospitalarios de control para pacientes para COVID-19 usando machine learning para el Centro de Salud San Fernandoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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