Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10953.1/8881
Title: DESARROLLO Y EVALUACIÓN DE UN MODELO PREDICTIVO BASADO EN MACHINE LEARNING PARA ESTUDIAR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DEL ABSENTISMO EN PRESTACIONES SANITARIAS.
Authors: Romero–Aceituno, Pedro D.
metadata.dc.contributor.advisor: Martínez-Cruz, Carmen
metadata.dc.contributor.other: Universidad de Jaén. Informática
Abstract: [ES] El absentismo de pacientes a sus citas es un problema que produce perdidas económicas en sanidad e impacta negativamente en la salud de los pacientes. En el presente trabajo se construye un modelo predictivo con tecnologías de learning machine con el que predecir la asistencia de los pacientes a sus citas. A su vez se diseña y evalúa una aplicación de overbooking inteligente que utiliza las predicciones anteriores para proporcionar recomendaciones de sobre citación y optimizar la planificación de citas del centro. El trabajo es desarrollado en el marco real de un grupo de clínicas Mission Neighborhood Health Center, situado en San Francisco (EEUU).
[EN] The patient´s no show to their medical appointments is a big issue in the healthcare which brings financial losses, poor productivity and impact in the patient's health. This work aims to build a predictive model using learning machine technologies to predict whether or not the patients are coming to their appointments. Also, a new Smart overbooking tool is designed and assessed. The tool uses the predictions made by the model to make recommendations about when double the appointments to optimize the clinic occupation. This work was developed in a real clinical environment, an FCHC, Mission Neighborhood Health Center located in San Francisco (USA).
Issue Date: 29-Mar-2019
Appears in Collections:Grado en Ingeniería Telemática (E.P.S. Linares)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Trabajo de Fin de Grado Final v4.0 pedro romero aceituno.pdf2,17 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is protected by original copyright