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...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2013
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/93781 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
|---|