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Análisis y predicción de datos de entrada en urgencias relativos a problemas respiratorios en la ciudad de Valencia

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Análisis y predicción de datos de entrada en urgencias relativos a problemas respiratorios en la ciudad de Valencia

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dc.contributor.advisor Ferri Ramírez, César es_ES
dc.contributor.author Castaño Sánchez, Javier es_ES
dc.coverage.spatial east=-0.3762881000000107; north=39.4699075; name=Pl. de l'Ajuntament, 46002 Valencia, Espanya
dc.date.accessioned 2016-10-13T08:00:29Z
dc.date.available 2016-10-13T08:00:29Z
dc.date.created 2016-09-26
dc.date.issued 2016-10-13 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/71690
dc.description.abstract [ES] En el sector de la Sanidad pública, los recursos que se destinan deben ser gestionados de la manera más eficaz posible. Si bien, como cualquier otro servicio público, en el de la Sanidad interviene un factor sumamente importante, como es: la Salud. En las urgencias hospitalarias el tiempo de respuesta y la utilización de estos recursos (materiales, personal sanitario, administrativos) pueden contribuir significativamente en la mejora y atención de los pacientes ingresados. Una información importante en las urgencias, es conocer el número de ingresos que se van a producir a fin de poder preparar y gestionar los recursos necesarios para dar la atención necesaria. Las técnicas de Machine learning y minería de datos, junto con el uso de las bases de datos permiten reconocer patrones y aplicar métodos estadísticos para realizar predicciones que ayudan a aportar nueva información para anticipar los recursos necesarios y tomar las medidas adecuadas. El estudio realizado en este trabajo final de master se centra en la predicción de entradas en urgencias de pacientes con problemas respiratorios o asmáticos causados por factores medioambientales, climatológicos y/o externos del entorno (contaminación). Contar con predicciones precisas sobre el volumen de entrada de casos de urgencia, ayudaría a los servicios sanitarios a administrar mejor sus recursos, y de esta manera, mejorar la atención a los pacientes con estos cuadros diagnósticos. es_ES
dc.description.abstract [EN] In the healt public systems, resources allocated should be managed as efficiently as possible. Although, as any other public service, within the health public there is a very important factor: Health. In emergencies, an information important to know in advance is the estimated number of income patients that is going to arrive to hospitals. This predictions are useful for the management of hospitals are ready to prepare and assign resources necessary to give the required attention . Techniques of machine learning and mining of data, together with the use of them databases allow recognize patterns and apply methods statistical for perform predictions that help to provide new information to anticipate them resources necessary and take the measures appropriate. 3 In this final work of master focuses on the prediction of entries in emergencies patients with asthma or respiratory problems caused by environmental, climatic or external factors of the environment (pollution). This prediction, help the hospital emergency to have the means and resources necessary to assist patients with these diagnoses pictures with a higher quality and attention. es_ES
dc.format.extent 61 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Asma es_ES
dc.subject Urgencias es_ES
dc.subject Minería de datos es_ES
dc.subject Datos clínicos es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Predicción es_ES
dc.subject Asthma es_ES
dc.subject Emergency es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Data mining es_ES
dc.subject Databases es_ES
dc.subject Prediction es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Gestión de la Información-Màster Universitari en Gestió de la Informació es_ES
dc.title Análisis y predicción de datos de entrada en urgencias relativos a problemas respiratorios en la ciudad de Valencia es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Castaño Sánchez, J. (2016). Análisis y predicción de datos de entrada en urgencias relativos a problemas respiratorios en la ciudad de Valencia. http://hdl.handle.net/10251/71690. es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela 51275 es_ES


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