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Reyes, A., Liñan, W. (2020). Sistema de pronóstico geolocalizado de atenciones de urgencia [Universidad César Vallejo]. https://hdl.handle.net/20.500.12692/52051
Reyes, A., Liñan, W. Sistema de pronóstico geolocalizado de atenciones de urgencia []. PE: Universidad César Vallejo; 2020. https://hdl.handle.net/20.500.12692/52051
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author = "Liñan Ruiz, William Wyler",
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Title: Sistema de pronóstico geolocalizado de atenciones de urgencia
Authors(s): Reyes Taquire, Angello Jesus; Liñan Ruiz, William Wyler
Advisor(s): Alfaro Paredes, Emigdio Antonio
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2020
Institution: Universidad César Vallejo
Abstract: l objetivo de la investigación fue determinar a través de un nuevo modelo
predictivo con la ayuda de la minería de datos y la técnica de predicción de minería
de datos de regresión lineal, a través de un sistema de geolocalización para medir
los impactos y cambios de atención de urgencia en los hospitales. Mediante una
comparación de metodología, herramientas de minería de datos y software de
modelos de proyección, se optará la mejor opción en base de su funcionalidad,
escalabilidad, características, entre otros. Además, se recolectó datos en el período
2010 - 2019 del área de atención de urgencias. En un estudio transversal, las
variables se identifican en un momento dado y se determinan las relaciones entre
ellas.
Se concluyó las enfermedades respiratorias son las de mayor impacto las
que generan más atenciones de urgencia en los hospitales de acuerdo a los
modelos de regresión lineal múltiple y regresión logística ordinal. También se
concluyó que la mejor técnica de series de tiempo el Holt-Winter’s el cual nos arroja
una precisión de 97.3% mostrando las cantidades que se esperan en las atenciones
de urgencia del año 2020 en los hospitales.
Se recomienda que se realicen de vuelta con una cantidad de datos mayor
para ver el comportamiento de la cantidad de atenciones de urgencia en los
hospitales y ver cuál es la enfermedad que es la que más atenciones obtenidas en
los siguientes años. Esto agregando más variables tomando otras normativas de
clasificación de enfermedades otras técnicas para ver el impacto y saber cuál es la
enfermedad más frecuente en los hospitales de cada localidad geográfica también
tomar otras técnicas de series de tiempo para encontrar nuevos porcentajes de
pronóstico de atenciones de urgencia.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12692/52051
Note: Sistema de información y comunicaciones; Lima Este; Escuela de Ingeniería de Sistemas
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Juror: Hilario Falcon, Francisco Manuel; Perez Rojas, Evelyn Deyser; Alfaro Paredes, Emigdio Antonio
Register date: 27-Jan-2021; 27-Jan-2021
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