Business intelligence con machine learning para predecir el riesgo de vida de los adultos mayores del distrito de Masin

• Autor: Reyes Arellano, Luis Felipe Yunior
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/163207
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/163207
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Business Intelligence; Machine learning; Power Bi; Adulto mayor; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El propósito del presente estudio fue implementar business intelligence con machine learning para predecir el riesgo de vida de los adultos mayores del distrito de Masin. Se utilizó una metodología aplicada, con enfoque cuantitativo y experimental, en una población de 274 adultos mayores. Los resultados muestran que el uso de Power BI para analizar la salud en Masin es ejemplo clave de cómo los profesionales de la salud acceden, analizan y visualizan datos relevantes. A medida que los datos sanitarios siguen creciendo, transformar información compleja en datos simples será una necesidad crítica. Power BI no solo respalda este cambio, sino que también ayuda a las organizaciones de atención médica a tomar decisiones basadas en evidencia. Esta herramienta se ha convertido en un recurso esencial para mejorar la salud pública, optimizar recursos y salvar vidas. El uso eficaz de esta tecnología transformará la forma en que se abordan las enfermedades, contribuyendo a un futuro más fuerte para las comunidades. Power BI permite integrar múltiples fuentes de datos, como registros médicos electrónicos, bases de datos poblacionales y datos de salud, lo que brinda una comprensión integral y precisa de la salud de las personas, facilitando mejores resultados y decisiones basadas en datos.