Análisis para predicción de compra de medicamentos para el área de oncología del Hospital Carlos Andrade Marín aplicando técnicas de minería de datos

Abstract

El abastecimiento de medicamentos en forma oportuna y en las cantidades requeridas para atender las necesidades de salud de los pacientes del área de oncología, es uno de los factores críticos que afecta a la gestión del sistema de suministro del Hospital “Carlos Andrade Marín”, para dar respuesta a esta problemática se busca el apoyo de la minería de datos que hoy en día está cobrando una relevancia creciente en las organizaciones para resolver problemas complejos, y, a través del procesamiento de volúmenes de datos descubre información valiosa para el negocio como por ejemplo el comportamiento de compra cuyo método de adquisición se enfoca en determinar la cantidad de producto a comprarse para un determinado período, satisfaciendo la demanda de la población. Este trabajo de investigación se centra en seguir una metodología de CRISP-DM para poder realizar una predicción de compra de medicamentos, aplicando técnicas de minería de datos como Modelo Lineal y Máquina de Vector de Soporte a la información proporcionada por el nosocomio, permitiendo obtener patrones de comportamiento en el movimiento de consumo de medicamentos oncológicos para garantizar su disponibilidad de acuerdo a las necesidades de los pacientes. Los resultados del modelo de predicción permiten realizar la planeación de la cantidad de medicamentos oncológicos para el Plan Anual de Contratación de la institución, permitiendo al personal de adquisiciones contar con el tiempo suficiente para seguir su proceso de compra normal, sin hacer reformas al presupuesto anual planificado.