Sistema para optimizar la gestión de atención y pronóstico de demanda de pacientes antiguos en el Centro Quiropráctico Leo

Descripción del Articulo

El objetivo de esta tesis es optimizar el proceso para programar citas y realizar el seguimiento de pacientes antiguos del Centro Quiropráctico “Leo” (el usuario), que es una pequeña empresa del rubro de salud desde el 2016 y está ubicada en el distrito de Carabayllo. Para lograr la optimización pla...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Anaya Altamirano, Manuel Janpiers
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad de San Martín de Porres
Repositorio:USMP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/8463
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12727/8463
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Optimización
Gestión de atención
Pronostico
Demanda
Quiropráctico
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00
Descripción
Sumario:El objetivo de esta tesis es optimizar el proceso para programar citas y realizar el seguimiento de pacientes antiguos del Centro Quiropráctico “Leo” (el usuario), que es una pequeña empresa del rubro de salud desde el 2016 y está ubicada en el distrito de Carabayllo. Para lograr la optimización planteada, se propuso crear un sistema web para mejorar la capacidad de los servicios personalizados que ofrece el centro, con este sistema, se esperaba realizar el seguimiento del tratamiento del paciente, reducir el tiempo y el costo de ir personalmente a programar una cita y pronosticar las probabilidades de regreso al centro de un paciente. Para el desarrollo del sistema se trabajó con la metodología Scrum puesto que se realizaron entregas parciales del producto al usuario, también se utilizó el algoritmo denominado árbol de decisión para contar con las probabilidades del regreso de un paciente al centro, esto con la finalidad de tener los recursos suficientes para atender a todos los pacientes a su regreso. Como resultado final, se obtuvo un sistema web que gestiona adecuadamente la programación de citas y el seguimiento de pacientes antiguos del usuario. Como evidencia de que el sistema funciona, el usuario comprobó que el sistema web establece las probabilidades de retorno de un paciente en un determinado mes, validó la disponibilidad del centro y tomo en cuenta las recomendaciones sobre el número de pacientes a atender por día que le proporcionó el sistema web. Los resultados de esta innovación fueron la reducción del tiempo de espera del paciente, la mejora del servicio de citas y la generación de un cronograma con pacientes actuales y antiguos.
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