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Title: Modelo para el cálculo de capacidad instalada en servicios de atención domiciliaria en Clínicos IPS
metadata.dc.creator: José Alberto Acevedo Salcedo
metadata.dc.date.created: 2024-09-10
metadata.dc.subject.keywords: salud
aprendizaje automático
aprendizaje supervisado
no supervisado

metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Monografía
Abstract: Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una estrategia logística que mejore la distribución de recursos humanos y materiales en los servicios de atención domiciliaria de clínicos IPS en Bogotá, asegurando una atención eficiente y de alta calidad mediante técnicas de Machine Learning. Para ello, se identificarán las variables clave en el proceso de atención domiciliaria, revisando estudios de caso, literatura relevante y datos históricos. Además, se investigó el uso actual de Machine Learning en la logística de la salud para crear un marco teórico sobre su implementación y efectividad. Finalmente, se esbozan las estrategias basadas en modelos de Machine Learning u otras alternativas relacionadas la ciencia de datos para garantizar una distribución óptima de los recursos. Este enfoque busca no solo optimizar la eficiencia operativa de los servicios de atención domiciliaria sino también mejorar la calidad del servicio prestado a una población en crecimiento, con patologías crónicas y cada vez más longeva.
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/63709
metadata.dc.subject.category: Ciencia de datos,Machine Learning
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_josé_acevedo_y_gómez
Appears in Collections:Especialización en Ciencia de Datos y Analítica

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