Propuesta y evaluación de modelos predictivos de regresión múltiple para estimación de emergencias sanitarias en Valencia

Abstract

[ES] En este proyecto se pretende estudiar el desempeño de diferentes modelos de regresión lineal a la tarea de estimar el número de emergencias sanitarias que ocurren diariamente en cada distrito de la ciudad de Valencia. De esta forma, se busca dar respuesta a una de las necesidades más críticas de los sistemas sanitarios: la demanda de emergencias. El conocimiento de esta información permite planificar de forma inteligente los escasos recursos sanitarios con el fin de ofrecer el mejor servicio en el menor plazo posible. Para ello se realizará, en primer lugar, un análisis exploratorio con el ánimo de identificar aquellos factores que tengan una mayor correlación con la ocurrencia de estos incidentes. A partir de esta información se desarrollará y filtrará una base de datos adecuada que recoja dicho conjunto de variables influyentes, para posteriormente formular, optimizar y analizar diferentes modelos de regresión lineal aplicables al caso de la ciudad de Valencia. En este sentido, se comenzará con una propuesta básica de regresión lineal simple, y tras analizar su grado de adecuación y rendimiento se propondrá una serie de modelos lineales alternativos con el ánimo de mejorar dichos resultados. Finalmente, se compararán las alternativas propuestas, analizando tanto sus fortalezas como sus limitaciones, determinando puntos de mejora y abriendo nuevas vías de desarrollo para futuras investigaciones en este ámbito.

[EN] This Bachelor's Thesis intends to study the adequacy of linear regression models in estimating the number of daily health emergencies occurring in each district of the city of Valencia. In this way, it seeks to address one of the most critical needs of intelligent relocation systems for health emergency vehicles, as they require precise estimations of demand in the shortest possible time frame in advance. To achieve this, an exploratory analysis will first be conducted with the aim of identifying those factors that have the greatest correlation with the occurrence of these incidents. Based on this information, an appropriate database will be developed and filtered to collect this set of influential variables, to subsequently formulate, optimize, and analyze different linear regression models applicable to the case of the city of Valencia. In this regard, a basic proposal of simple linear regression will be first formulated, and after analyzing its degree of adequacy and performance, a series of alternative linear models will be proposed to improve these results. Finally, the studied alternatives will be compared, analyzing both their strengths and weaknesses, determining improvement points, and opening new avenues of development for future research in this field.