Aplicación de regresión logística para la predicción de demanda por especialidad médica en consulta externa hospitalaria

En este trabajo se realizó el análisis de la información producto de la atención de pacientes en el servicio de consulta externa. Se han revisado trabajos que guardan relación con las metodologías posibles de utilizar, antes de la elección de una en particular. Posteriormente, se ha justi...

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Bibliographic Details
Main Authors: Rene Aquino Arcata, Ronald Cuevas Machaca, Luis Godoy Montoya, Heber Rodríguez Puma
Format: Article
Language:English
Published: Universidad La Salle 2021-09-01
Series:Innovación y Software
Online Access:https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/45
Description
Summary:En este trabajo se realizó el análisis de la información producto de la atención de pacientes en el servicio de consulta externa. Se han revisado trabajos que guardan relación con las metodologías posibles de utilizar, antes de la elección de una en particular. Posteriormente, se ha justificado y aplicado la metodología de regresión logística para evaluar, clasificar y pronosticar los resultados esperados conforme al objetivo trazado. En el Hospital Regional de Moquegua, desde el inicio de la emergencia sanitaria por el Covid-19, se suspendió la atención en el servicio de consulta externa, vale decir desde Marzo del 2020 a Junio 2021 no se tiene información de cuánto hubiese sido la demanda por especialidad en dicho servicio. El objetivo del trabajo es predecir, en base a variables de edad y sexo, la cantidad de pacientes de sexo femenino que solicitarán una cita para las especialidades de consulta externa, en un período de tiempo. Para la resolución del objetivo planteado, se aplicó el modelo de regresión logística de scikit-learn que, en un inicio ha permitido clasificar y determinar el grupo de importancia en base al cual está orientado nuestro objetivo, tomando como variables independientes y relevantes: el sexo y la edad. Los resultados iniciales obtenidos del procedimiento del modelo no mostraron correspondencia real a la predicción esperada . Las conclusiones determinan que el modelo propuesto requiere la inclusión de otras variables de entrada.
ISSN:2708-0927
2708-0935