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Modelo de Machine Learning para la clasificación de pacientes en términos del nivel asistencial requerido en una urgencia pediátrica con área de cuidados mínimos /

dc.rights.licenceLos usuarios del Repositorio de la UTB estarán autorizados para adaptar, transformar y crear a partir del contenido de esta publicación incluso para fines comerciales, sin embargo toda obra derivada de la publicación original deberá ser distribuida bajo la misma licencia CC-BY-SA. El autor o autores, sin excepción deberán ser claramente identificados como titulares de los derechos de autor de la publicación original.
dc.coverage.spatialCartagena de Indias
dc.creatorGarcía Gazabón, Gisela Isabel
dc.date.accessioned2019-10-18T18:41:53Z
dc.date.available2019-10-18T18:41:53Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.identifier.other(ALEPH)000046585UTB01
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12585/1200
dc.description.abstractComo 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.spa
dc.format.extent103 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source.urihttp://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0068210.pdf
dc.subject.otherIngeniería de sistemas
dc.subject.otherMachine learning (artificial, intelligence)
dc.subject.otherAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.otherServicio de urgencias en el hospital -- Utilización
dc.titleModelo de Machine Learning para la clasificación de pacientes en términos del nivel asistencial requerido en una urgencia pediátrica con área de cuidados mínimos /
datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
oaire.resourceTypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería
thesis.degree.levelTesis maestría
thesis.degree.nameMagister en Ingeniería
dc.publisher.universityUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.grantorUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.contributor.directorCaicedo Torres, William
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.ccAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.identifier.instnameUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.identifier.reponameRepositorio UTB
dc.date.other2015
dc.description.notesIncluye referencias bibliográficas e índices
dc.identifier.ddc006.31 G215


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Except where otherwise noted, this item's license is described as Los usuarios del Repositorio de la UTB estarán autorizados para adaptar, transformar y crear a partir del contenido de esta publicación incluso para fines comerciales, sin embargo toda obra derivada de la publicación original deberá ser distribuida bajo la misma licencia CC-BY-SA. El autor o autores, sin excepción deberán ser claramente identificados como titulares de los derechos de autor de la publicación original.