Publicación:
Optimización de tiempos Triage: Diseño de tableros BI y Predicción con machine learning para mejorar la atención de los pacientes

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorSerrano León, Katherine
dc.contributor.authorUssa Ruiz, Diana Carolina
dc.contributor.authorGomez Carvajal, Víctor Julio
dc.contributor.researchgroupGIISspa
dc.date.accessioned2024-03-20T17:55:58Z
dc.date.available2024-03-20T17:55:58Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractLa situación actual que se presenta en la Subred Sur ubicada al Sur de Bogotá, se evidencia cómo las áreas de urgencias; según las quejas de PQRS donde se expresa “Tiempos de atención prolongados, generando frustración por las pérdidas de tiempos en los puntos de atención”. Esta consultoría se enfocará en la Subred Sur ubicada al Sur de Bogotá, donde hay una elevada demora en la atención de los pacientes en las áreas de urgencias. Esta investigación es un producto de trabajo de grado, que se relaciona con línea de investigación; a través de un enfoque mixto que combina métodos cuantitativos. En la Subred Sur, La primera acción de cara al usuario y su familia es el acompañamiento en las Respuestas a las PQRS por trato deshumanizado con relación a procesos de atención: el núcleo de humanización adopta un enfoque personalizado con cada individuo propenso a involucrarse en comportamientos que no contribuyen al proceso de humanización de los servicios. Este impulsa un compromiso centrado en mejorar y modificar actitudes, basado en el fortalecimiento de las conexiones entre el usuario y el colaborador.eng
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Big Dataspa
dc.format.extent24 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositoriocrai.ucompensar.edu.co/handle/compensar/5314
dc.publisherFundación Universitaria Compensar:spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Tecnologíaspa
dc.publisher.placeBogotá, D.C.spa
dc.publisher.programEspecialización en Big Dataspa
dc.relation.referencesNaren8520. (2023). "Time Series Forecasting: ARIMA, LSTM, Random Forest, Prophet." GitHub. Recuperado de https://github.com/Naren8520/Python/blob/main/time_series_forecasting_arima_lstm_Ra ndom_forest_prophet.ipynbspa
dc.relation.referencesCiencia de Datos. (s.f.). "Modelos ARIMA y SARIMAX en Python." Ciencia de Datos. Recuperado de https://cienciadedatos.net/documentos/py51-modelos-arima-sarimax-pythonspa
dc.relation.referencesMüller, A. C., & Guido, S. (2016). "Introducción al aprendizaje automático con Python." O'Reilly Media.spa
dc.relation.referencesRodríguez-Páez, F. G., Jiménez-Barbosa, W. G., & Palencia-Sánchez, F. (2018). Uso de los servicios de urgencias en Bogotá, Colombia: Un análisis desde el Triage. Universidad y Salud, 20(3), 215226.spa
dc.relation.referencesCOBO BORRERO, A. J., & VARGAS CARRILLO, A. L. F. O. N. S. O. (2016). Triage en Emergencias y Desastres en Colombia:¿ cómo, cuándo y dónde utilizarlo?. Revista Gastrohnup, 18.spa
dc.relation.referencesMartínez, P., Martínez, J., Nuño, P., & Cavazos, J. (2015). Mejora en el tiempo de atención al paciente en una unidad de urgencias mediante la aplicación de manufactura esbelta. Información tecnológica, 26(6), 187-198.spa
dc.rightsFundación Universitaria Compensar, 2023eng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.proposalTriagespa
dc.subject.proposalTiempos de atenciónspa
dc.subject.proposalSector saludspa
dc.subject.proposalPacientesspa
dc.titleOptimización de tiempos Triage: Diseño de tableros BI y Predicción con machine learning para mejorar la atención de los pacientesspa
dc.typeTrabajo de grado - Especializaciónspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 2 de 2
Miniatura
Nombre:
8.Proyecto- (tiempos de espera) - Grupo 8 Fin_Katherine Serrano Le.pdf
Tamaño:
895.95 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Miniatura
Nombre:
8.1.Cesión_Derechos_Trabajo_CRAI_Katherine Serrano Le.pdf
Tamaño:
26.53 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
14.48 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

ABF. Especialización en Big Data