Una Metodología para sectorizar pacientes en el consumo de medicamentos aplicando Datamart y Datamining en un hospital nacional

• Autor: Tapia Rivas, Iván Gildo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2006
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/273
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/273
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Farmacia hospitalaria - Procesamiento de datos; Almacenamiento de datos; Bases de datos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La Minería de Datos (Data Mining) es la búsqueda de patrones interesantes y de regularidades importantes en grandes bases de datos. La minería de datos inteligente utiliza métodos de aprendizaje automático para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos. Una forma para describir los atributos de una entidad de una base de datos es utilizar algoritmos de segmentación o clasificación. El presente trabajo, propone un método para el análisis de datos, para evaluar la forma con la que se consumen los medicamentos en un hospital peruano, poder identificar algunas realidades o características no observables que producirían desabastecimiento o insatisfacción del paciente, y para que sirva como una herramienta en la toma de decisión sobre el abastecimiento de medicamentos en el hospital. En esta investigación, se utilizan técnicas para la Extracción, Transformación y Carga de datos, y para la construcción de un Datamart, para finalmente un algoritmo de minería de datos adecuado para el tipo de información que se encuentra contenida.