Metodologia para pacientes

UNA METODOLOGÍA PARA SECTORIZAR PACIENTES EN EL CONSUMO DE MEDICAMENTOS APLICANDO DATAMART Y DATAMINING ES UN HOSPITAL NACIONAL
PYOYECTISTA:
APAZA GONZALES Cleida miryan

RESUMEN

La Minería de Datos (Data Mining) es la búsqueda de patrones interesantes y de regularidades importantes en grandes bases de datos. La minería de datos inteligente utiliza métodos de aprendizajeautomático para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos.
Una forma para describir los atributos de una entidad de una base de datos es utilizar algoritmos de segmentación o clasificación.
El presente trabajo, propone un método para el análisis de datos, para evaluar la forma con la que se consumen los medicamentos en un hospital peruano, poder identificar algunas realidades ocaracterísticas no observables que producirían desabastecimiento o insatisfacción del paciente, y para que sirva como una herramienta en la toma de decisión sobre el abastecimiento de medicamentos en el hospital.
En esta investigación, se utilizan técnicas para la Extracción, Transformación y Carga de datos, y para la construcción de un Datamart, para finalmente un algoritmo de mineríade datos adecuado para el tipo de información que se encuentra contenida.
Palabras Clave: Minería de Datos, Datamining, aprendizaje automático, Datamart, Inteligencia de Negocio, Algoritmo K-Means, Algoritmo de Clasificación.
INTRODUCCIÓN

Día con día, las empresas vienen creando diversos sistemas para poder resolver problemas específicos, ya sea por área, porsucursal, por unidad de negocio o en su total. A través del tiempo, las empresas necesitan que la información, contenida en diversos almacenes de datos, de distinta arquitectura y diseño, sea usada para consultas simples, o complejas.
Por otro lado, la necesidad de tener la seguridad de conocer todos los procesos dentro de un negocio es cada vez más importante, y puede ser el únicodiferenciador para que las empresas subsistan o perezcan.
La Minería de Datos o Datamining, es un método eficiente para contribuir en acortar esta brecha, y brindar fuentes de información mas eficientes a los agentes decisores.
Este trabajo se divide en 4 partes, cada una de las cuales se describe a continuación, a manera resumida:
En el Capitulo I se realiza una explicación de los Antecedentes delproblema, la justificación, y se define los objetivos generales y específicos de la tesis. Por último se define la hipótesis a formular. Aquí también se definen las variables dependientes e independientes.
En el Capítulo II se define el Marco teórico, donde se Fundamenta las actuales situaciones por las que pasa toda empresa para poder obtener conocimiento.
Se empieza definiendo elantecedente, los conceptos con los que se ha contado en el proyecto, para poder ir introduciendo al lector con el trabajo realizado. Tratamos sobre temas como Datawarehouse (definición y arquitectura tanto física como lógica), Datamart, Almacenamiento OLAP (cubos, dimensiones, métricas, jerarquías y estrategias de almacenamiento).
Veremos también, conceptos sobre transformación y carga de datos, y porúltimo tratamos conceptos de minería de datos y específicamente veremos el algoritmo K-means, que es el utilizado en el proyecto.
CAPÍTULO I
PLANTEAMIENTO METODOLÓGICO

1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACION.

Las organizaciones dedicadas a la atención de la salud, como muchas de sus pares en otras áreas de la economía, asisten a un proceso de creciente informatización. Lamayor parte de las aplicaciones aún se vinculan con procesos netamente administrativo-contables, pero el grado de informatización de datos estrictamente médicos es cada vez mayor. Las Base de Datos Transaccionales propias de la organización médica en estudio no escapa a los problemas que afectan a las organizaciones de los otros sectores, y los analistas se enfrentan a los mismos problemas de...