Plataforma de análisis de datos para la toma de decisiones en los procesos de abastecimiento y control de medicamentos de la Farmacia del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo principal apoyar la toma de decisiones en los procesos de abastecimiento y control de medicamentos de la farmacia del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo frente a problemas como casos de pacientes que no encuentran la medicina prescrita...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Gonzalez Bernal, Cesar Yeudi
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
Repositorio:USAT-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/2926
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12423/2926
Nivel de acceso:acceso abierto
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Toma de decisiones
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description El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo principal apoyar la toma de decisiones en los procesos de abastecimiento y control de medicamentos de la farmacia del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo frente a problemas como casos de pacientes que no encuentran la medicina prescrita por su médico, elevados costos de almacenamiento de medicinas en productos que presentan baja demanda y el bajo nivel de satisfacción de los pacientes del hospital. Con esta finalidad, se planteó el desarrollo de una solución basada en Inteligencia de Negocios, utilizando la metodología de Ralph Kimball en combinación con la metodología CRISP-DM para predecir el comportamiento en la rotación de medicinas mediante series temporales. Finalmente se obtuvieron resultados sobre el nivel de satisfacción del usuario, donde el 80% consideró que la aplicación ha reducido el tiempo de análisis de información para la toma de decisiones sobre abastecimiento de medicinas en el nivel bueno y muy bueno; otro 80% de usuarios consideró que la aplicación incrementó el nivel de información oportuna para la toma de decisiones y finalmente el 100% de usuarios consideró que la aplicación permite mejorar el entendimiento de los escenarios de decisiones para el proceso de abastecimiento de medicinas.
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