Mejoramiento del proceso de asignación de turnos en emergencia con triage del Hospital de Especialidades de las Fuerzas Armadas Nº1 mediante la automatización y el uso de Machine Learning

Abstract

El nivel de madurez de los procesos en cualquier tipo de empresa es determinada por la optimización de todas sus actividades y recursos involucrados. Es por esto que es importante analizar las opciones de mejora de los procesos desde su ejecución manual, hasta la automatización de las tareas implicadas. Desde tiempos históricos, la clasificación de los pacientes de acuerdo a su nivel de prioridad ha sido considerada muy importante. En ese aspecto, esta investigación intenta compartir algunas experiencias para mejorar el proceso de asignación de turnos en el Departamento de Emergencias usando algoritmos de Machine Learning. El presente trabajo compara algunos modelos como Naive Bayes, Regresión Logística y Multilayer Perceptron para predecir la clasificación de los pacientes. El resultado indica que Machine Learning puede ser una herramienta muy importante para el apoyo de decisiones en el ámbito médico.