Sistema para la automatización de procesos hospitalarios de control para pacientes para COVID-19 usando machine learning para el Centro de Salud San Fernando
Fecha
2022Metadatos
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La iniciativa que se manifestó en esta investigación de proyecto para la
automatización de procesos hospitalarios se da sitio a desarrollar un sistema web
para la automatización de procesos en el área covid-19, el cual permite el registro
del paciente en admisión, visualización de indicadores intrahospitalario de
pacientes para covid-19 cuya actualización se realice de manera diaria,
automatizada y que pueda ser utilizada para obtener información relevante en la
toma de decisiones aplicando machine learning, también secundariamente el
software permitirá buscar ágilmente la información del paciente que se maneja
diariamente en el área covid-19; esta averiguación comprendido en un desarrollo
gradual de diferentes fases que han tenido inicio en la recolección bibliográfica
especializada de la misma forma que: internet, doctores especialistas y personal de
salud generalmente; hasta llegar al procesamiento de la información recopilada,
traducida en cuadros estadísticos y reportes que han permitido hacer el estudio de
los resultados obtenido en área coronavirus por medio de la unión de cada una de
las cambiantes de esta forma obteniendo un sistema adaptable a las necesidades
de esta área de la salud. El problema del análisis científico ha sido, el centro de
salud no cuenta con herramientas tecnológicas que permitan el control de calidad
y tiempo en pacientes para Covid-19 aplicando machine learning para el centro de
salud San Fernando agravando el tiempo de espera de personas con indicios de
coronavirus en tiempos de enfermedad pandémica por lo cual el centro hace el
trabajo manual interno y los interpretaciones predictivos carecen de confiabilidad
(área covid-19).El propósito de la averiguación es establecer cómo influye el
sistema web para la automatización de procesos hospitalarios para el control de
calidad y tiempo en pacientes con Covid-19 aplicando machine learning para el
centro de salud. Los algoritmos permanecen probados en un sistema diseñado
basándose en el lenguaje de programación Python para desarrollar el modelo, con
las librerías SKLEARN, SKFORECAST principalmente, se utilizará un modelo de
regresión con el algoritmo RANDOM FOREST y el tipo de aprendizaje es
SUPERVISADO, porque se le proporciona los datos de entrenamiento y pruebas.
Se usó la metodología SCRUM para desarrollar el sistema. Por ende, se
comprueba que el sistema web ayuda a la automatización de procesos hospitalarios
para el control de calidad y tiempo en pacientes para covid-19 aplicando machine
learning para el centro de salud San Fernando.
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