Un modelo predictivo para reducir la tasa de ausentismo en atenciones médicas programadas

El presente trabajo tiene por objeto describir la forma en que las técnicas de minería de datos pueden eficientizar la gestión de turnos médicos, analizando la historia de turnos otorgados y las distintas variables que pueden influir a la hora de decidir la asistencia a dicho turno. Se ha trabajado...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Moine, Juan Miguel, Bigatti, Cristian Germán, Leale, Guillermo, Carnevali, Graciela, Francheli, Esther
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
Minería de Datos
Gestión de turnos médicos
CRISP-DM
Árboles de Decisión
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/93781
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El presente trabajo tiene por objeto describir la forma en que las técnicas de minería de datos pueden eficientizar la gestión de turnos médicos, analizando la historia de turnos otorgados y las distintas variables que pueden influir a la hora de decidir la asistencia a dicho turno. Se ha trabajado sobre un caso de estudio real, implementando técnicas de minería de datos a través de la metodología CRISP-DM.
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author Moine, Juan Miguel
Bigatti, Cristian Germán
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