Sistema de predicción y clasificación para la utilización de recursos humanos para el área de emergencias de un hospital

Abstract

La calidad deficiente en la atención hacia los pacientes en el área de emergencia de un hospital, así como los recursos humanos limitados que laboran en la misma, son las razones principales para aplicar las técnicas de minería de datos que ayuden a mejorar la toma de decisiones en la industria de la salud.

El Sistema de Predicción y Clasificación (SISPRED) está enfocado en mejorar el funcionamiento del área de emergencias, satisfaciendo las necesidades y expectativas de los pacientes con respecto a los tiempos de atención, lo que se vería reflejado en un servicio de mejor calidad.

Para lo cual, se establece un modelo de predicción que determine la posible concurrencia de pacientes al día siguiente, en base a la información previa obtenida en el diario accionar de una institución, descubriendo así un conjunto de patrones, con lo que podrían establecer predicciones de las posibles emergencias. Además, de desarrollar un modelo de clasificación que permita conformar tres grupos de doctores analizando el nivel de desempeño de cada uno, y por último un modelo de planificación que forme guardias de trabajos óptimas con los grupos previamente formados. Al mismo tiempo se ofrece automatizar el registro de ingreso de pacientes, logrando de esta manera reducir la desorganización ocasionada por la acumulación de documentos en papel