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dc.creatorAquerreta Montoro, Anderes_ES
dc.date.accessioned2023-10-18T18:08:33Z
dc.date.available2023-10-18T18:08:33Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/46578
dc.description.abstractEn este trabajo lo que se pretende es mejorar la eficiencia de los servicios médicos mediante el uso de minería de procesos y la minería de datos. Este trabajo se enmarca en el servicio de cirugía plástica del Servicio Navarro de Salud-Osasunbidea, aunque este trabajo puede ser extrapolable para los demás servicios médicos. El propósito del presente estudio consiste en examinar el proceso que los pacientes atraviesan al recibir atención en este servicio, empleando técnicas de minería de procesos y minería de datos para generar modelos de predicción. Los resultados nos muestran que el flujo de pacientes que hay actualmente no es el más adecuado ya que hay muchos pacientes que se les deriva al servicio desde atención primaria y que, sin embargo, después de la primera consulta de este servicio, no se les vuelve a citar posteriormente y, por tanto, no requieren necesariamente de este servicio. Si pudiéramos reducir este tipo de pacientes, se podrían reducir considerablemente las listas de espera.es_ES
dc.description.abstractThe aim of this work is to improve the efficiency of medical services using process mining and data mining. This work focuses on the plastic surgery service of the Navarro Health Service-Osasunbidea, although this work can be extrapolated to other medical services. The purpose of this study is to examine the process that patients go through when receiving care in this service, using process mining and data mining techniques to generate predictive models. The results show us that the flow of patients that currently exists is not the most adequate, since there are many patients who are referred to the service from primary care and who, however, after the first consultation with this service, are not returned to quote later and, therefore, do not necessarily require this service. If we could reduce this type of patients, the waiting lists could be considerably reduced.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectCirugía plásticaes_ES
dc.subjectConsultaes_ES
dc.subjectContactoes_ES
dc.subjectCiencia de datoses_ES
dc.subjectMinería de procesoses_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectPlastic surgeryen
dc.subjectConsultationen
dc.subjectContacten
dc.subjectData scienceen
dc.subjectProcess miningen
dc.subjectData miningen
dc.titleReducción de las listas de espera mediante minería de procesos y algoritmos de predicciónes_ES
dc.typeTrabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lanaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.date.updated2023-10-17T09:05:13Z
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biocienciases_ES
dc.contributor.affiliationNekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.description.degreeGraduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeDatu Zientzietan Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.contributor.advisorTFEGalar Idoate, Mikeles_ES


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