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Título : Optimización del proceso de asignación de turnos en el servicio de consulta externa del Hospital de Especialidades de las Fuerzas Armadas N°1, utilizando técnicas de inteligencia artificial
Director(es): Díaz Zúñiga, Magi Paúl
Autor: Huancas Arrobo, Rudel Iván
Navarrete Vera, Mario Fernando
Palabras clave : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AGENDAMIENTO DE TURNOS
MINERÍA DE DATOS
HOSPITALES
Fecha de publicación : 2020
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática
Citación : Huancas Arrobo, Rudel Iván y Navarrete Vera, Mario Fernando (2020). Optimización del proceso de asignación de turnos en el servicio de consulta externa del Hospital de Especialidades de las Fuerzas Armadas N°1, utilizando técnicas de inteligencia artificial. Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí
Abstract: El Hospital de Especialidades de Fuerzas Armadas N°1 requiere mejorar la forma en la que se agendan los turnos en el área de consulta externa, para de esta manera ofrecer una atención rápida y eficiente a sus pacientes quienes acuden a esta casa de salud por un servicio hospitalario de calidad. Como parte de una solución se propone un modelo que permita optimizar el proceso de agendamiento de turnos en el área de consulta externa mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, a través de las cuales se realizará la clasificación y priorización de pacientes de acuerdo al análisis de factores que inciden en el proceso de asignación actual. Dentro de las herramientas tecnológicas utilizadas está TABLEAU para el análisis y representación estadístico de los datos, y KNIME para realizar el modelo que incluye el análisis inicial de la data, tratamiento, limpieza y entrenamiento a través de distintas técnicas de inteligencia artificial que permitan definir la óptima para el actual proceso. Además se realiza la simulación utilizando el mismo software para demostrar la validez y los resultados de la investigación que se llevó a cabo. La metodología utilizada es la CRISP-DM, que a través de sus etapas permiten al investigador comprender el giro del negocio y la naturaleza de sus datos, tratar esta información para descartar datos erróneos o que no son representativos para su posterior análisis, simulación y representación.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/22825
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática

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