Aplicación web de minería de datos para pronosticar la demanda de medicamentos en la farmacia de un establecimiento de salud

• Autor: Vilchez Villegas, Jose Carlos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/5917
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/5917
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales artificiales; Previsión; Data mining; Aplicaciones web; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Esta investigación surgió con el objetivo de implementar una solución de minería de datos para pronosticar la demanda de medicamentos a partir de grandes volúmenes de datos y con un alto nivel de precisión en la farmacia de un establecimiento de salud debido a que durante el análisis de la situación inicial se detectaron oportunidades de mejora en el proceso de planeamiento del abastecimiento que podrían permitir maximizar la demanda atendida y minimizar los costos de mantener medicamentos por mucho tiempo en el almacén. Para cumplir con lo planificado se utilizó la metodología CRISP-DM y las redes neuronales, logrando construir un modelo de pronóstico por cada medicamento existente. Tras los procesos de entrenamiento y mejora, los modelos obtuvieron en promedio un valor de 0.9 para la métrica R-cuadrado, demostrando un buen nivel de adaptación al comportamiento de la demanda, y un valor promedio de 17.88% durante la medición del MAPE con lo que garantizaron un alto nivel de precisión. Por otro lado, se construyó una aplicación web que permite a los usuarios obtener reportes de los pronósticos y actualizar los parámetros de los modelos, así como reentrenarlos o crear nuevos. Finalmente, las interfaces de esta aplicación obtuvieron en promedio 92 puntos tras su evaluación en base a los criterios propuestos por una herramienta de medición de rendimiento.