Análisis de explicabilidad en modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje automático sobre el riesgo de re-ingresos hospitalarios

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dc.contributor.advisorAguilar Castro, José Lisandrospa
dc.contributor.authorLopera Bedoya, Juan Camilo
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailjcloperab@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2023-09-29T21:39:49Z
dc.date.available2023-09-29T21:39:49Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionLos big data y la atención médica son esenciales para analizar el riesgo de rehospitalización de pacientes con enfermedades crónicas e incluso pueden ayudar a prevenir su deterioro. Al aprovechar la información, las instituciones de atención médica pueden brindar atención preventiva precisa y, por lo tanto, reducir las admisiones hospitalarias. El nivel de cálculo de riesgos permitirá planificar el gasto en atención hospitalaria, para garantizar que los espacios y recursos médicos estén disponibles para aquellos que más lo necesitan. Este artículo presenta varios modelos supervisados para predecir cuándo un paciente puede ser hospitalizado nuevamente, después de su alta. Además, se llevará a cabo un análisis de explicación con los modelos predictivos para extraer información asociada con las predicciones que hacen, para determinar, por ejemplo, el grado de importancia de los predictores/descriptores. De esta manera, busca hacer que los resultados obtenidos sean más comprensibles para el personal de salud.spa
dc.description.abstractBig Data and medical care are essential to analyze the risk of re-hospitalization of patients with chronic diseases and can even help prevent their deterioration. By leveraging the information, healthcare institutions can deliver accurate preventive care, and thus, reduce hospital admissions. The level of risk calculation will allow planning the spending on in-patient care, in order to ensure that medical spaces and resources are available to those who need it most. This article presents several supervised models to predict when a patient can be hospitalized again, after its discharge. In addition, an explainability analysis will be carried out with the predictive models to extract information associated with the predictions they make, in order to determine, for example, the degree of importance of the predictors/descriptors. In this way, it seeks to make the results obtained more understandable for health personnel.spa
dc.identifier.ddc006.31 L864
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/33006
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Administraciónspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessspa
dc.rights.localAcceso cerradospa
dc.subjectModelos de predicciónspa
dc.subjectAnálisis de explicabilidadspa
dc.subjectReingreso hospitalariospa
dc.subjectSistemas de toma de decisiones en saludspa
dc.subject.keywordPrediction Modelsspa
dc.subject.keywordMachine learningspa
dc.subject.keywordExplainability analysisspa
dc.subject.keywordHospital Readmissionspa
dc.subject.keywordHealth decision-making Systemsspa
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)spa
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓNspa
dc.subject.lembPROCESAMIENTO ELECTRÓNICO DE DATOSspa
dc.titleAnálisis de explicabilidad en modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje automático sobre el riesgo de re-ingresos hospitalariosspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaMonografíaspa

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