Distribución de camas hospitalarias en un centro de salud mediante la técnica de Machine Learning

• Autor: Pizarro Castro, Karen Genesis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/18593
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/18593
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Centros médicos; Infecciones por coronavirus; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

Propone el modelo de clusterización cuyo propósito es segmentar de manera eficiente las camas hospitalarias en base a las mediciones del servicio con el objetivo de realizar la asignación correcta a los encargados especializados de dichos servicios. El modelo propuesto fue elaborado a través del Análisis Clúster con la técnica de K-means, donde se realizó la formación de cuatro conglomerados que permitió visualizar las diferencias de mediciones en cada conglomerado; asimismo, el modelo fue validado por validación interna donde se sustenta que el tamaño de clústeres sugerido por el modelo era adecuada. Finalmente, se implementó el modelo en el Área de Informática y brindada a la Unidad de Logística con el objetivo de realizar una correcta asignación del recurso biomédico a los servicios de hospitalización. Adicionalmente se capacito a fin de que el área usuario tengo conocimiento y comprenda los resultados que se obtengan.