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Avances en sistemas de información geográfica y minería de datos para aplicaciones de e-salud

  • Autores: Juan José Cubillas Mercado Árbol académico
  • Directores de la Tesis: María Isabel Ramos Galán (dir. tes.) Árbol académico, Francisco Feito Higueruela (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2015
  • Idioma: español
  • ISBN: 9788484399476
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Carlos Torres Cantero (presid.) Árbol académico, María José del Jesús Díaz (secret.) Árbol académico, Rafael Jesús Luque Barona (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: RUJA
  • Resumen
    • español

      Los sistemas de información son fundamentales en el ámbito sanitario, tanto desde el punto de vista de gestión de recursos, como desde el puramente sanitario. En esta tesis doctoral avanzamos en la optimización de los recursos sanitarios basándonos en la minería de datos y en la obtención de variables espaciales relacionadas con dichos centros, con el objetivo principal de crear modelos para predecir la afluencia de pacientes y determinar las variables que afectan a dicha afluencia. El trabajo se divide en varias partes: Diseñar modelos que sean capaces de predecir el número de pacientes que demandarán atención médica. Determinar las variables espaciales que influyen en la afluencia de pacientes. Diseño de un nuevo sistema de cita médica para optimizar los recursos sanitarios. Generación de Modelos para predecir el número de dispensaciones de ciertos medicamentos. Interpolación de temperaturas y humedad relativa para mejorar los modelos.

    • English

      Nowadays information systems are essential in the health realm, both from the point of view of resource management, and from a purely health perspective. In this paper we advance in the optimization of healthcare resources based on data mining and obtaining spatial attributes of health centers, the main objective is to create models to predict the influx of patients to the health centers and determine the variables affecting the inflows. This work is divided into different parts: Design a model that is able to predict the number of patients who need medical attention. Determine the local spatial variables that influence the influx of patients to health centers. Design of a new appointment system medical to optimize healthcare systems. Rapid development of an expert system.


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