Sistema asistido por voz para la reserva predictiva de citas médicas en un hospital de categoría III-1 utilizando redes bayesianas

Descripción del Articulo

El presente proyecto nace por la necesidad de reducir el aumento de reclamos de los pacientes en un hospital público. Se han registrado tan solo en un mes 3,000 reclamos cuyas causas principales son: Congestión en consultorios de Medicina General, falta de conocimiento del personal en admisión, larg...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Montes Araujo, Juan Alberto, Elmenthaler Gonzales, Michael Martin
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
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Materia:Atención médica
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description El presente proyecto nace por la necesidad de reducir el aumento de reclamos de los pacientes en un hospital público. Se han registrado tan solo en un mes 3,000 reclamos cuyas causas principales son: Congestión en consultorios de Medicina General, falta de conocimiento del personal en admisión, largas colas para reservar una cita médica y que el único canal para solicitar una reserva sea de forma presencial. El elevado número de los reclamos tiene un impacto alto para la entidad de salud debido a que ocasionaría multas de hasta 100 UIT (S/. 460,000.00) impuesto por la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD), disminución en los ingresos económicos, disminución en el nivel de categoría como hospital hasta el cierre temporal. Por tal motivo, este proyecto propone una aplicación móvil que permite al paciente programar una atención médica de manera ágil, directa y precisa por medio de un chatbot en el cual el paciente indica sus síntomas de malestar a través de un prediagnóstico basado en redes bayesianas que deriva al paciente a la especialidad médica correspondiente. Como resultado la satisfacción del paciente ha aumentado a un 75%, luego de haber realizado una encuesta tras el uso del software. Se concluye que la solución trae beneficios al paciente y al hospital debido a que permite reducir los tiempos para programar una cita médica, gracias al sistema basado en redes bayesianas. Ello reduce los reclamos y evita las sanciones otorgadas por SUSALUD, así como la recategorización, el cierre temporal y la disminución de los ingresos económicos.
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El elevado número de los reclamos tiene un impacto alto para la entidad de salud debido a que ocasionaría multas de hasta 100 UIT (S/. 460,000.00) impuesto por la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD), disminución en los ingresos económicos, disminución en el nivel de categoría como hospital hasta el cierre temporal. Por tal motivo, este proyecto propone una aplicación móvil que permite al paciente programar una atención médica de manera ágil, directa y precisa por medio de un chatbot en el cual el paciente indica sus síntomas de malestar a través de un prediagnóstico basado en redes bayesianas que deriva al paciente a la especialidad médica correspondiente. Como resultado la satisfacción del paciente ha aumentado a un 75%, luego de haber realizado una encuesta tras el uso del software. Se concluye que la solución trae beneficios al paciente y al hospital debido a que permite reducir los tiempos para programar una cita médica, gracias al sistema basado en redes bayesianas. Ello reduce los reclamos y evita las sanciones otorgadas por SUSALUD, así como la recategorización, el cierre temporal y la disminución de los ingresos económicos.This project was born out of the need to reduce the increase in complaints from patients in a public hospital. In just one month, 3,000 claims have been registered, whose main causes are: Congestion in General Medicine offices, lack of knowledge of the admission staff, long queues to book a medical appointment and that the only channel to request a reservation is in person . The high number of claims has a high impact on the health entity because it could cause fines of up to 100 UIT (S/. 460,000.00) imposed by the National Superintendency of Health (SUSALUD), decrease in economic income, decrease in category level as a hospital until temporary closure. For this reason, this project proposes a mobile application that allows the patient to schedule medical care in an agile, direct and precise way through a chatbot in which the patient indicates his symptoms of discomfort through a pre-diagnosis based on Bayesian networks that refers the patient to the corresponding medical speciality. As a result, patient satisfaction has increased to 75% after having conducted a survey after using the software. It is concluded that the solution brings benefits to the patient and the hospital because it allows reducing the time to schedule a medical appointment, thanks to the system based on Bayesian networks. This reduces claims and avoids the sanctions granted by SUSALUD, as well as recategorization, the temporary closure and the decrease in economic income.TesisODS 3: Salud y bienestarODS 9: Industria, innovación e infraestructuraODS 10: Reducción de las desigualdadesapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCAtención médicaConsulta externaChatbotRedes bayesianasMedical careOutpatient careBayesian networkshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Sistema asistido por voz para la reserva predictiva de citas médicas en un hospital de categoría III-1 utilizando redes bayesianasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)LicenciaturaIngeniería de SistemasIngeniero de sistemasDivisión de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)2023-05-22T19:44:55Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://orcid.org/0000-0003-2519-30802644846https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional612076Coronado Gutierrez, Jaime JuniorsSubauste Oliden, Daniel AlejandroLivia Cavalié, Fabio Luis Ángel4147205341804948CONVERTED2_38177942093-05-22Montes_AJ.pdfMontes_AJ.pdfapplication/pdf9208056https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/9/Montes_AJ.pdfdbd019da7ac3eefb8cb8f7fcbcadb21aMD59falseTHUMBNAILMontes_AJ.pdf.jpgMontes_AJ.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg33230https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/8/Montes_AJ.pdf.jpgb1fac4fa3f37aa434c963ee35ca3eb06MD58false2093-05-22Montes_AJ_Fichaautorizacion.pdf.jpgMontes_AJ_Fichaautorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg41205https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/11/Montes_AJ_Fichaautorizacion.pdf.jpg363cfdccbbe9cca57150051f39e521b4MD511false2093-05-22Montes_AJ_Reportesimilitud.pdf.jpgMontes_AJ_Reportesimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg39500https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/13/Montes_AJ_Reportesimilitud.pdf.jpg2f6d6fa1d5737b4ebf0897ed36ee0ae7MD513false2093-05-22Montes_AJ_Actasimilitud.pdf.jpgMontes_AJ_Actasimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg42750https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/16/Montes_AJ_Actasimilitud.pdf.jpg6f774da72081f8a3b36b06e76e81b129MD516falseTEXTMontes_AJ.pdf.txtMontes_AJ.pdf.txtExtracted texttext/plain411722https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/7/Montes_AJ.pdf.txt04c97b2f4caedbdbf5fd2ac663a89e5dMD57false2093-05-22Montes_AJ_Fichaautorizacion.pdf.txtMontes_AJ_Fichaautorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain551https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/10/Montes_AJ_Fichaautorizacion.pdf.txt2a97cd65e380b1d36857d7f8323d8126MD510false2093-05-22Montes_AJ_Reportesimilitud.pdf.txtMontes_AJ_Reportesimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain12764https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/12/Montes_AJ_Reportesimilitud.pdf.txtd80ad6afcd7a7bf09ae75c6ac3d9d92cMD512false2093-05-22Montes_AJ_Actasimilitud.pdf.txtMontes_AJ_Actasimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain1246https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/15/Montes_AJ_Actasimilitud.pdf.txt1f648f97ad9565bec1c0acf310289e75MD515falseORIGINALMontes_AJ.pdfMontes_AJ.pdfapplication/pdf12204489https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/3/Montes_AJ.pdf9343635810837c47effa25fb9abab2d7MD53true2093-05-22Montes_AJ.docxMontes_AJ.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document19605682https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/4/Montes_AJ.docxa2ba6dce3e90f0ac170db30ac346bd5cMD54false2093-05-22Montes_AJ_Fichaautorizacion.pdfMontes_AJ_Fichaautorizacion.pdfapplication/pdf1734598https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/5/Montes_AJ_Fichaautorizacion.pdf264e92b09d8bb66a8cc5f8ace7f2872eMD55false2093-05-22Montes_AJ_Reportesimilitud.pdfMontes_AJ_Reportesimilitud.pdfapplication/pdf52097508https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/6/Montes_AJ_Reportesimilitud.pdf886d4f27db618d562f684c5e05cddb4bMD56false2093-05-22Montes_AJ_Actasimilitud.pdfMontes_AJ_Actasimilitud.pdfapplication/pdf123536https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/667803/14/Montes_AJ_Actasimilitud.pdf0fa74bb0257bfe4948a35df2832941f0MD514falseLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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Sistema asistido por voz para la reserva predictiva de citas médicas en un hospital de categoría III-1 utilizando redes bayesianas
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