Modelo predictivo basado en aprendizaje automático para disminuir la deserción de pacientes en instituciones de salud de Lima utilizando python

• Autor: Ovalle, Christian
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14390
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/14390; https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.248
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo predictivo; Python; Regresión logística; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación aborda uno de los principales problemas por los que no se pueden combatir los problemas de salud en el país, identificándolo como un desafío significativo en la gestión de la salud. Es por ello que, se hace necesario generar una herramienta de detección y/o prevención para estos casos, por lo que se propone un modelo de predicción para anticipar pacientes propensos a desertar de los servicios de un centro de salud. La investigación se centra en la clínica Sanna El Golf, donde, mediante un análisis predictivo, se obtiene como resultado un 67% de asertividad, este enfoque muestra beneficios sustanciales para la clínica y destaca su contribución para cumplir con los objetivos planteados. Además, el modelo propuesto se posiciona como una herramienta clave en la prevención de deserciones médicas, identificándolo como un desafío significativo en la gestión de la salud.