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Title: Minería de datos para la gestión de compras de medicamentos en el Hospital Básico El Puyo
Authors: Romero Fernández, Ariel José
Fernández Villacres, Gustavo Eduardo
Rodríguez Gavilanes, Milton Byron
Keywords: MINERÍA DE DATOS
GESTIÓN DE COMPRAS
METODOLOGÍA DE CRISP-DM
MODELO LINEAL
Issue Date: Aug-2019
Abstract: El propósito fundamental del estudio es la problemática del abastecimiento de medicamentos en forma confiable y en cantidades requeridas para los afiliados que acuden a la Unidad Operativa Hospital Básico el Puyo, es uno de los causas que afectan a la gestión del sistema de consumo de medicamentos, el objetivo de esta problemática es determinar patrones de predicción mediante el uso de la minería de datos para el consumo de medicamentos. El trabajo de investigación se basa en las etapas del Knowledge Discovery in Databases (KDD), implementadas de acuerdo a la metodología CRISP-DM, para poder realizar una predicción de compra de medicamentos, aplicando técnicas de minería de datos como Modelo Lineal y Maquina de Vector de Soporte a la información proporcionada por la unidad operativa, permitiendo obtener patrones de comportamiento en el movimiento de consumo de medicamentos de esta manera garantizar su disponibilidad de acuerdo a las necesidades de los pacientes. Finalmente aplicar KNIME Konstanz Information Miner (en español Konstanz Información Minero) herramienta totalmente gratuita para el desarrollo y ejecución de técnicas y algoritmos de minería de datos que permite el desarrollo de modelos en un entorno visual. Se optimizara el Plan anual de contratación en base a la proyección adecuada de medicamentos que a su vez estará basado en el modelo de predicción, permitiendo que el personal encargado de las adquisidores concuerde con los tiempos establecidos para los procesos, sin hacer cambios al presupuesto establecido. Con este estudio, se puede tomar decisiones informadas y mejorar su capacidad de control de provisión de medicamentos.
Description: Hoy en día con el constante crecimiento exponencial de información sobre sistemas que son utilizados por áreas de la salud, es importante realizar un análisis acerca de los volúmenes de información que estos sistemas generan y que es cada vez más deficiente el análisis sin herramientas de minería de datos que permitan identificar comportamientos o patrones para que las entidades de salud sean más eficientes en la toma de decisiones (Salud Américas, 2017). Según la revista COMPUTERWORD(“COMPUTERWORD,” 2017) con el artículo titulado Tecnologías para el crecimiento de la salud publicada en abril de 2017, indica que la industria de la salud se dirige hacia un modelo de cuidados personalizados apoyado de las nuevas tecnologías, en donde llegan a la conclusión que identifican 18 tecnologías que impactaran esta industria para el año 2025 entre ellas la necesidad de analizar datos en gran volumen que excedan la capacidad humana y el análisis de la salud de la población . La minería de datos, también conocida como Descubrimiento de Conocimiento en Bases de datos (sus siglas en inglés son “KDD – Knowledge Discovery in Databases”), es el campo que nos permite descubrir información nueva y potencialmente útil de grandes cantidades de datos(Escobar, Alcivar, & Puris, 2016). Big Data crece a ritmo acelerado, es sin duda la tecnología dominante. Empresas y herramientas están adoptando esta tendencia para analizar y visualizar las cantidades masivas de datos (Alfredo Flores Lagla, Augusto Cadena Moreano, Edison Quinatoa Arequipa, & William Villa Quishpe, 2019).
URI: http://dspace.uniandes.edu.ec/handle/123456789/10323
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