Modelo de Machine Learning para la clasificación de pacientes en términos del nivel asistencial requerido en una urgencia pediátrica con área de cuidados mínimos /
Como lo menciona la superintendencia de Salud Nacional, en su revista “Monitor
Estratégico Superintendencia Nacional de Salud” y en su “Informe Anual de Gestión”, en
la ciudad de Cartagena, así como en otras ciudades como Barranquilla, Medellín, Bogotá,
se presenta en general un problema grave de atención en los departamentos de urgencias
de las diferentes clínicas de la ciudad y se percibe por la demora en la atención y la
insatisfacción de los usuarios del servicio de salud; probablemente el colapso de esta área
es causado por muchos factores influyentes como la falta de infraestructura física y de
recurso humano, la mala asignación de recursos, la falta de personal debidamente
capacitado, desmotivación laboral y más que todo por pacientes que utilizan el servicio de
urgencias de una clínica en busca de una atención eficiente en comparación con la
atención brindad en las consultas externas. Esto lleva a una experiencia negativa del
usuario.
Cuando un paciente llega al servicio de urgencias, el primer procedimiento que se realiza
es la clasificación del padecimiento que refiere para determinar la complejidad con que
llega, a esto se le conoce como Triage.
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