Aplicación de minería de datos para mejorar el diagnóstico de un grupo de enfermedades respiratorias en un hospital de Trujillo

Abstract

El siguiente trabajo de investigación tuvo como objetivo general mejorar el diagnóstico de un grupo de enfermedades respiratorias en el Centro de Atención Primaria CAP III Metropolitano de Trujillo con la implementación de una aplicación de minería de datos. En esta ocasión se realizó una investigación de grado preexperimental; haciendo uso de herramientas de recolección de datos, como fichas

de

registro y fichas de observación, las cuales fueron validadas por juicio de expertos, y cuya confiabilidad se utilizó el coeficiente V de Aiken que dio como resultado un 95% de validez. En el proceso del proyecto se dio uso a tecnologías como Pentaho Data Integration, Pentaho Server y MySQL. Una vez con el desarrollo del software se siguieron las fases de la metodología CRISP-DM, que comprende: Comprensión de negocio, Comprensión de los datos, Preparación de los datos, Modelado, Evaluación y Despliegue. Se contó con una población de 56 pacientes, de la cual la muestra tomada fue de 19 pacientes; los resultados obtenidos después de la implementación de la aplicación de minería de datos fue el aumento en el nivel de morbilidad de un 4.96%, así mismo la reducción en el tiempo promedio para identificar la existencia de un grupo de enfermedades respiratorias, en 20 minutos, también se redujo costo promedio de diagnóstico de dicho grupo en S/327.95. Finalmente se logró una mejora significativa en el diagnóstico de un grupo de enfermedades respiratorias en el Centro de Atención Primaria CAP III Metropolitano de Trujillo.