Implementación de la analítica de datos en una IPS oncológica: Modelo de análisis y visualización de costos
Este proyecto fue generado a partir de una problemática ampliamente reconocida en Colombia: la crisis del sistema de salud, con EPS desfinanciadas, IPS en números rojos por las cuentas pendientes por cobrar y una presión creciente sobre los prestadores de servicios. Por este motivo decidimos impleme...
- Autores:
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Salcedo Zea, Henry David
Soto Vega, Juliana Estefany
Pineda Orjuela, Jeisson Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Cundinamarca
- Repositorio:
- Repositorio UdeC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cun.edu.co:cun/11238
- Acceso en línea:
- https://repositorio.cun.edu.co/handle/cun/11238
- Palabra clave:
- Analítica de datos
Salud
Oncología
IPS
Power Bi
DBeaver
Bogotá
Salud
Análisis de datos
Servicios
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
| Summary: | Este proyecto fue generado a partir de una problemática ampliamente reconocida en Colombia: la crisis del sistema de salud, con EPS desfinanciadas, IPS en números rojos por las cuentas pendientes por cobrar y una presión creciente sobre los prestadores de servicios. Por este motivo decidimos implementar nuestro proyecto en una IPS oncológica de la ciudad de Bogotá, ya que por su alta complejidad nos ofrece un panorama más amplio para aplicar la analítica de datos y comprender a profundidad los costos que se generan en sus procedimientos. Nuestro enfoque se centró en desarrollar un modelo analítico que permitiera identificar, comparar y visualizar los costos e ingresos asociados a los tratamientos oncológicos. Para ello utilizamos herramientas como DBeaver y Power BI, con las cuales realizamos la ETL (extracción, transformación y cargue de datos), permitiendo depurar la información, estandarizarla y construir visualizaciones que se ajustaran a las necesidades de la gerencia de la IPS. Durante este proceso se evidenciaron problemas en la calidad de los datos que llevaron a eliminar el 20% de los registros, asegurando así un análisis confiable. Los resultados muestran que los mayores costos se concentran en medicamentos y materiales e insumos, generando una rentabilidad neta cercana al 8,9%, lo cual refleja la tensión financiera que viven actualmente las IPS oncológicas. Este proyecto integra estudios, reportes y referentes nacionales e internacionales que nos guiaron en la construcción del modelo y que permiten ofrecer a la institución una herramienta clara para la toma de decisiones y la optimización de sus recursos. Por ello, invitamos a quienes tengan interés en la analítica de datos aplicada al sector salud, especialmente en oncología, a revisar este proyecto de inicio a fin, ya que representa una propuesta viable y necesaria para mejorar la sostenibilidad financiera en un sistema en constante crisis. |
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