Una metodología para sectorizar pacientes en el consumo de medicamentos aplicando Datamart y Datamining en un hospital

Autores/as

  • Ivan Tapia Rivas Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú
  • María Ruiz Rivera Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú
  • Edgar Ruiz Lizama Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/idata.v10i1.6355

Palabras clave:

Minería de datos, inteligencia de negocios, algoritmo K-Means, algoritmo de clasificación.

Resumen

El presente trabajo, propone un método para el análisis de datos en la forma con que se consumen los medicamentos en un hospital peruano a fin de poder identificar algunas realidades o características no observables que producirán desabastecimiento o insatisfacción del paciente, el cual servirá como una herramienta para la toma de decisión sobre el abastecimiento de medicamentos en el hospital. Aquí se complementan técnicas de datamart, de extracción y carga de datos, asín como algoritmos de minería de datos como K-means para sectorizar los consumos de medicamentos mencionados. finalmente se muestran gráficas con algunos resultados extraídos de las pruebas.

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Biografía del autor/a

Ivan Tapia Rivas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

Ingeniero de Sistemas e Informática, UNMSM.

María Ruiz Rivera, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

Lincenciada en Computación. Profesora de la Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, UNMSM.

Edgar Ruiz Lizama, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

Magíster en Informática. Profesor de Ingeniería Industrial, UNMSM

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Publicado

2007-07-16

Cómo citar

Tapia Rivas, I., Ruiz Rivera, M., & Ruiz Lizama, E. (2007). Una metodología para sectorizar pacientes en el consumo de medicamentos aplicando Datamart y Datamining en un hospital. Industrial Data, 10(1), 093–100. https://doi.org/10.15381/idata.v10i1.6355

Número

Sección

Sistemas e Informática