Distribución de camas hospitalarias en un centro de salud mediante la técnica de Machine Learning

Abstract

Propone el modelo de clusterización cuyo propósito es segmentar de manera eficiente las camas hospitalarias en base a las mediciones del servicio con el objetivo de realizar la asignación correcta a los encargados especializados de dichos servicios. El modelo propuesto fue elaborado a través del Análisis Clúster con la técnica de K-means, donde se realizó la formación de cuatro conglomerados que permitió visualizar las diferencias de mediciones en cada conglomerado; asimismo, el modelo fue validado por validación interna donde se sustenta que el tamaño de clústeres sugerido por el modelo era adecuada. Finalmente, se implementó el modelo en el Área de Informática y brindada a la Unidad de Logística con el objetivo de realizar una correcta asignación del recurso biomédico a los servicios de hospitalización. Adicionalmente se capacito a fin de que el área usuario tengo conocimiento y comprenda los resultados que se obtengan.