Estrategia basada en inteligencia artificial orientada al mejoramiento de la resolutividad médica disminuyendo el reingreso hospitalario en un servicio de urgencias

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dc.contributor.advisorJácome Liévano, Sofía
dc.contributor.authorHerrera Pacheco, Diego Alejandro
dc.contributor.authorTerán Pino, Edisson Fernando
dc.contributor.orcidHerrera Diego, Terán Edisson [0000-0003-1179-5382]
dc.date.accessioned2024-07-29T19:54:29Z
dc.date.available2024-07-29T19:54:29Z
dc.date.issued2024-07
dc.description.abstractLa resolutividad médica es un indicador crucial de la efectividad de un sistema de salud. La capacidad para ofrecer una atención integral de calidad a los pacientes, evitar la duplicidad de procesos, errores y retardos en la prestación, está estrechamente conectada con la optimización de los recursos financieros. La inteligencia artificial (IA) aplicada al servicio de urgencias contribuye a mejorar los tiempos de atención, disminuir la tasa de reingreso hospitalario y procurar tratamientos desde un enfoque práctico y eficiente. El objetivo del presente estudio es formular una estrategia basada en IA, que aporte al mejoramiento de la resolutividad médica con respecto a la pertinencia, oportunidad y seguridad del paciente, como principales atributos de calidad en salud. Se llevó a cabo un estudio descriptivo tipo Revisión Documental en el que se seleccionaron, con base en los criterios de inclusión 40 artículos. Se identificaron los factores contribuyentes al reingreso hospitalario, tanto prevenibles como no prevenibles y las aplicaciones de IA más utilizadas como - Deep Learning y Machine Learning. Bajo los resultados obtenidos se propone una estrategia basada en la articulación del uso tecnológico y complementario que aporte a la disminución del reingreso hospitalario y que conlleve a la optimización de recursos financieros en beneficio del Sistema de salud.
dc.description.abstractenglishMedical resolvability is a crucial indicator of the effectiveness of a healthcare system. The ability to provide comprehensive, high-quality care to patients, and avoid duplication of processes, errors, and delays in service delivery, is closely linked to optimizing financial resources. Artificial intelligence (AI) applied to emergency services improves response times, reduces hospital readmission rates, and ensures treatments from a practical and efficient perspective. This study aims to formulate an AI-based strategy that contributes to the improvement of medical resolvability regarding relevance, timeliness, and patient safety, as the main attributes of healthcare quality. A descriptive study using Document Review methodology was conducted, selecting 40 articles based on inclusion criteria. Factors contributing to hospital readmission, both preventable and non-preventable, were identified, as well as the most commonly used AI applications such as Deep Learning and Machine Learning. Based on the results obtained, a strategy is proposed that integrates technological and complementary use to reduce hospital readmissions and lead to the optimization of financial resources for the benefit of the healthcare system.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Gerencia de la Calidad en Saludspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad El Bosquespa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquespa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12495/12754
dc.language.isoes
dc.publisher.facultyFacultad de Medicinaspa
dc.publisher.grantorUniversidad El Bosquespa
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de la Calidad en Saludspa
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dc.rightsAttribution-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.accessrightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectReadmisión del paciente
dc.subjectDiagnóstico clínico
dc.subjectServicio de urgencias
dc.subjectAtención en salud
dc.subject.keywordsArtificial intelligence
dc.subject.keywordsemergency services
dc.subject.keywordspatient readmissions
dc.subject.keywordsclinical diagnosis
dc.subject.keywordsDelivery of health care
dc.subject.nlmW 84
dc.titleEstrategia basada en inteligencia artificial orientada al mejoramiento de la resolutividad médica disminuyendo el reingreso hospitalario en un servicio de urgencias
dc.title.translatedArtificial intelligence-based strategy aimed at improving medical resolution by reducing hospital readmissions in an emergency department
dc.type.coarhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
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