ABF. Especialización en Big Data

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Examinando ABF. Especialización en Big Data por Autor "Barragán Murillo, Diego Alejandro"

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  • PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de un visualizador de datos de la ubicación geográfica para la planificación del talento humano en población de Nueva EPS para el departamento de San Andrés Providencia y Santa Catalina
    (Fundación Universitaria Compensar, 2023) García Coronado, Julián Eduardo; Barragán Murillo, Diego Alejandro; Morales Rodríguez, Jainny; Niño Benítez, Camilo Andrés; Castellanos Higuer, Angela Julieth; Rosas Jiménez, Nelson Felipe
    Este estudio tuvo como objetivo principal desarrollar un proceso de visualización de datos que permitiera caracterizar a los usuarios de la Nueva EPS en la isla de San Andrés, usando Power BI como herramienta de visualización. Asimismo, se buscó estimar el número de personal odontológico necesario a fin de mejorar la atención en sus centros de salud, según las directrices de la resolución 3280 del 2018. El proyecto se enfocó en los tres centros de salud de las islas: el Centro de Salud La Loma, el Hospital Clarence y el Hospital Local de Providencia. Como parte de la intervención, se implementó un visualizador de datos, que incluía un complemento de mapas para la georreferenciación de los usuarios. Además, se realizó un análisis y estimación del costo asociado con la implementación y mantenimiento la herramienta. Las mediciones principales se realizaron en función de la cantidad de usuarios según su edad. A partir de estos datos, se estimó la cantidad de personal odontológico necesario para cada centro de salud. Se encontró que el Centro de Salud La Loma y el Hospital Local de Providencia requerían cada uno un (1) odontólogo, mientras que el Hospital Clarence requieren seis (6) odontólogos. En conclusión, la implementación del visualizador de datos proporcionó una herramienta efectiva y costo-eficiente para la estimación de los profesionales de salud odontológica en las islas. Se identificaron posibilidades de mejora futura, como el aumentar alcance, evaluación de impacto y la inclusión de un modelo de aprendizaje automático para mejorar la precisión en la georreferenciación de los usuarios.