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Medina La Plata, Edison Humberto
Chávez Saume, Julio Cesar
Campos Herrera, Jaime Aaron
Mendez Lara, Derly Marcela
2021-07-07T01:51:48Z
2021-07-07T01:51:48Z
2021-04-15
http://hdl.handle.net/10757/656643
El Covid-19 es una enfermedad nueva que ha puesto en una situación muy difícil al mundo entero. La situación del Perú ha sido de las más difíciles, llegando a sumar a abril del 2021 más de 140,000 muertes según SINADEF, llegando a un nuevo pico de 783 muertes promedio día a marzo del 2021. Ante esta alta demanda de servicios de salud, los profesionales del sector toman la responsabilidad de priorizar la atención de los pacientes con protocolos subjetivos. El Instituto Nacional de Salud (INS), lugar donde se desarrolló el presente estudio, tiene entre sus responsabilidades la prestación de servicios de salud para el control de enfermedades transmisibles y el desarrollo de investigación científica-tecnológica. Por esto ha implementado laboratorios para pruebas moleculares, protocolos de atención, secuenciado el genoma de la variante peruana, etc. En esa línea el INS, además de facilitarnos la información de las pruebas Covid19 (Mas de 7 millones de registros con factores de riesgo, síntomas, edad, género, etc.) y los fallecidos del SINADEF nos proveyeron de juicio experto a través de sus profesionales: epidemiólogos, informáticos biomédicos, investigadores, etc. Los modelos predictivos permiten analizar grandes volúmenes de datos y a partir de ellos descubrir patrones y determinar sus correlaciones. Con toda la información disponible y aplicando los procesos de Business Analytics, se desarrolló un modelo analítico para la priorización de pacientes Covid-19. El modelo podría también ser utilizado en la prelación de la vacunación y en diseño de políticas públicas de salud relacionadas con la pandemia (en_US)
Covid-19 is a new disease that has put the whole world in a very difficult situation. The situation in Peru has been one of the most difficult, reaching more than 140,000 deaths in April 2021 according to SINADEF, reaching a new peak of 783 average deaths per day in March 2021. Faced with this high demand for health services, the Industry professionals take responsibility for prioritizing patient care with subjective protocols. The National Institute of Health (INS), the place where this study was carried out, has among its responsibilities the provision of health services for the control of communicable diseases and the development of scientific-technological research. For this reason, it has implemented laboratories for molecular tests, care protocols, sequenced the genome of the Peruvian variant, etc. Along these lines, the INS, in addition to providing us with information on the Covid19 tests (more than 7 million records with risk factors, symptoms, age, gender, etc.) and the deceased from SINADEF, provided us with expert judgment through their professionals: epidemiologists, biomedical computer scientists, researchers, etc. Predictive models allow you to analyze large volumes of data and from them discover patterns and determine their correlations. With all the information available, applying the Business Analytics processes, an analytical model was developed for the prioritization of Covid-19 patients. The model could also be used in the priority of vaccination and in the design of public health policies related to the pandemic. (en_US)
Trabajo de investigación (es_PE)
application/pdf (en_US)
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spa (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (*)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Modelos predictivos (en_US)
COVID-19 (en_US)
Sector salud (en_US)
Predictive models (en_US)
Health sector (en_US)
Propuesta de analítica de negocios para determinar un modelo de priorización de pacientes Covid-19 en Perú (en_US)
Business analytics proposal to determine a Covid-19 patient prioritization model in Peru (en_US)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Escuela de Postgrado (es_PE)
Maestría en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información (es_PE)
Maestría (es_PE)
Maestro en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
https://orcid.org/0000-0001-5305-6516 (en_US)
612117
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion (es_PE)
Privada societaria



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