Look-up in Google Scholar
Title: Sistema de recomendaciones de especialidades médicas y reservas de citas, para mejorar el servicio de atención al paciente en el CMU-UNSM-T
Advisor(s): Gonzales Sanchez, Pedro Antonio
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2018
Institution: Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial
Abstract: The quality of customer service has taken an important place in the daily activity of human beings, that in order to maintain a level of commercial or service stability, it is essential to provide quality care to its consumers. The following study describes the problem at the University Medical Center - Tarapoto, with the purpose of developing a system based on existing models, such as the Artificial Neural Network model, which simulates the function of a human neural network, interpreting the information entered by the user, to determine what the expected result requires, the use of the Rational unified process software development methodology, better known as RUP, and the use of the Jhon Durkin Expert Systems methodology with the objective of improving the quality of care provided in the aforementioned hospital. The study is based on the pre-experimental research modality, which studies the existing comparison of the pre and posttest groups, evaluating the results generated before and after the implantation of the system. The study was carried out with a sample of 49 patients each group, both experimental and control. The implementation of the system based on artificial neural networks, will allow improving the care provided in this enclosure, reducing the time of the process to determine the specialty in attending, and thus improve the quality of care that it provides. The interpretation of the results will show what many experts say in quality issues in patient care; stating that good customer service benefits the management of its parts to generate a greater increase in quality compared to the traditional service model.

La calidad de atención al usuario ha tomado lugar importante en la actividad diaria de los seres humanos, que para mantener un nivel de estabilidad comercial o de servicio, es imprescindible brindar una atención de calidad a sus consumidores. El presente estudio describe la problemática existente en el Centro Médico Universitario – Tarapoto, con el propósito de desarrollar un sistema basado en modelos existentes, tales como el modelo de Red Neuronal Artificial, que simula la función de una red neuronal humana, interpretando la información ingresada por el usuario, para determinar cuál es el resultado previsto que requiere el mismo, el uso de la metodología de desarrollo de software del proceso unificado de Rational, más conocido como RUP, y el uso de la metodología de Sistemas Expertos de Jhon Durkin con el objetivo de mejorar la calidad de atención que se brinde en mencionado nosocomio. El estudio se basa en la modalidad de investigación pre experimental, que estudia la comparación existente de los grupos pre y post test, evaluando los resultados generados antes y después de la implantación del sistema. Realizándose el estudio con una muestra de 49 pacientes cada grupo, tanto el experimental como el de control. La implementación del sistema basado en redes neuronales artificiales, va a permitir mejorar la atención que se brinda en este recinto, disminuyendo el tiempo del proceso para determinar la especialidad en atenderse, y así mejorar la calidad de atención que este brinde. La interpretación de los resultados pondrá de manifiesto lo que afirman muchos expertos en temas de calidad en atención a un paciente; manifestando que una buena atención al usuario beneficia el manejo de sus partes para generar un mayor incremento de calidad con relación al modelo de atención tradicional.
Discipline: Ingeniería de Sistemas e Informática
Grade or title grantor: Universidad Nacional de San Martín. Facultad de Ingeniería de Sistema e Informática
Grade or title: Ingeniero de Sistemas e Informática
Juror: Granda Milon, Pamela Magnolia; Garcia Estrella, Cristian Werner; Rucoba Reategui, Andy Hirvyn
Register date: 16-Jan-2020; 16-Jan-2020



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons