Ajuste de modelos de Machine Learning para pronosticar el ausentismo de usuarios en una IPS
La falta de asistencia a citas médicas programadas se refiere a la situación en la que los usuarios de una empresa de servicios de salud no se presentan a su cita acordada. Esta problemática puede estar influenciada por diversos factores, tales como la edad del paciente, el tipo de cita, el perfil s...
- Autores:
-
Padilla Avila, Estefani Esther
Cochet Tirado, Brayan Said
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8387
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- Palabra clave:
- Ausentismo
Clasificación
Machine Learning
Sobreagendamiento
Absenteeism
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Perez Cantero, Kevin Luis Caicedo Castro, Isaac Bernardo |
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Absenteeism Classification Machine Learning Overbooking |
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La falta de asistencia a citas médicas programadas se refiere a la situación en la que los usuarios de una empresa de servicios de salud no se presentan a su cita acordada. Esta problemática puede estar influenciada por diversos factores, tales como la edad del paciente, el tipo de cita, el perfil socioeconómico, el lugar de residencia entre otros El ausentismo a las consultas médicas tiene importantes implicaciones para la entidad prestadora del servicio, tanto en términos de costos como de eficiencia. Por lo tanto, es crucial poder estimar la probabilidad de que los usuarios de una institución prestadora de salud (IPS) no se presenten a la cita previamente programada, para proponer soluciones efectivas basadas en esta información. En esta ponencia se presentarán los resultados del entrenamiento de modelos de Machine Learning (ML) para clasificar a los usuarios de la IPS según el riesgo de no asistir a una cita médica previamente programada, considerando algunas características tanto del paciente como de la cita. Además, explica una estrategia de sobre agendamiento de citas basadas en las predicciones hechas por los modelos, que brinde confianza a la IPS para administrar de manera más eficiente la programación de la agenda de los médicos, lo que a su vez contribuirá a la reducción de costos y aumento de la eficiencia de la organización. Esta aplicación de los modelos de ML proporciona una oportunidad para que la empresa optimice la asignación de citas, reduciendo el ausentismo y lo cual se vería reflejado en una atención más oportuna para los afiliados a esta entidad, con tiempos de espera más cortos al solicitar los servicios. |
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Abdollahifard, S., Farrokhi, A., Mowla, A., y Liebeskind, D. S. (2024). Performance metrics, algorithms, and applications of artificial in telligence in vascular and interventional neurology: A review of basic elements. Neurologic Clinics, 42(3), 633-650. Descargado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0733861924000148 (Current Advances and Future Trends in Vascular Neurology) doi: https://doi.org/10.1016/j.ncl.2024.03.001 Almutairi, T. H., y Olatunji, S. O. (2024). The utiliza tion of ai in healthcare to predict no-shows for dental ap pointments: A case study conducted in saudi arabia. In formatics in Medicine Unlocked, 46, 101472. Descargado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352914824000285 doi: https://doi.org/10.1016/j.imu.2024.101472 Aracena, C., Villena, F., Arias, F., y Dunstan, J. (2022). Aplicaciones de aprendizaje automático en salud. Revista M´edica Clínica Las Condes, 33(6), 568–575. Biau, G. (2012). Analysis of a random forests model. The Journal of Machine Learning Research, 13(1), 1063–1095. Cortes, C., y Vapnik, V. (1995). Support Vector Networks. Machine Lear ning, 20, 273-297. Dagnino, J., y cols. (2014). Datos faltantes (missing values). Rev Chil Anest, 43, 332–4. Delgado, K., Ledesma, S., y Rostro, H. (2019). Electroencephalogram analy sis using artificial neural networks. Acta universitaria, 29. Estrada Vélez, V. E., Sanmartín Laverde, V., y Barragán Díaz, A. M. (2010). Motivos de inasistencia al programa de crecimiento y desarrollo de la ese hospital san vicente de paúl caldas-antioquia año 2009-2010. Flavio Barboza, E. A. (2024). Predicting financial distress in latin american companies: A comparative analysis of logistic regression and random forest models. The North American Journal of Economics and Finance, 72. Garcıa, J. E. L., Estrada, A. Y. G., y Márquez, C. Y. (s.f.). Xdapp: Clasificación de radiografias por medio de una aplicación móvil. Gorodkin, O. (2006). The matthews correlation coefficient (mcc) should re place the roc auc as the standard metric for assessing binary classification. Journal of Machine Learning Research, 7, 277–282 Guillies Rivas, N. A. (2022). Efectos de la pandemia de covid-19 en mode los de predicción de pacientes que no se presentan a citas presenciales y teleconsultas. Hinduja, S., Nourivandi, T., Cohn, J. F., y Canavan, S. (2024). Time to retire f1-binary score for action unit detection. Pattern Recognition Letters, 182, 111-117. Descargado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016786552400117X doi: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2024.04.016 IBM. (2013). What is the k-nearest neighbors (knn) algorithm? Jeffin, J., Senith, S., Kirubaraj, A. A., y Ramson, S. J. (2022). Machine learning for prediction of clinical appointment no-shows. International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences, 7(4), 558. Malagón-Selma, M. d. P., Debón, A., y Ferrer, A. (2022). Modelos de machine learning y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos de primera división. Journal of Sports Economics & Management, 12(1), 3–22 Mohammadi, I., Wu, H., Turkcan, A., Toscos, T., y Doebbeling, B. N. (2018). Data analytics and modeling for appointment no-show in com munity health centers. Journal of primary care & community health, 9, 2150132718811692. Mondragón Cobo, C. M., y Castillo Zamora, L. F. (2018). Costo de la no adherencia en los controles del programa de riesgo cardiovascular en una ips de primer nivel de cali, en el año 2017. Nelson, A., Herron, D., Rees, G., y Nachev, P. (2019). Predicting scheduled hospital attendance with artificial intelligence. NPJ digital medicine, 2(1), 26. Ooi, J., Leong, G., y Oh, H. (2021). The impact of common variables on non-attendance at a radiology centre in singapore. Radiography, 27(3), 854–860 Ortiz Sáez, I. D. (2022). Desarrollo de un modelo predictivo de la asistencia a citas médicas de terapia física en la red de centros asistenciales de achs. Pan, P. J., Lee, C. H., Hsu, N. W., y Sun, T. L. (2024). Combining prin cipal component analysis and logistic regression for multifactorial fall risk prediction among community-dwelling older adults. Geriatric Nursing, 57(11), 208-216. P´ erez Sambrano, M., y Rend´ on ´ Alvarez, M. M. (2016). Características asociadas con la inasistencia a la consulta de promoción y prevenci´on en salud en una ips de la ciudad de medellín 2016. Powers, What’s D. the M. difference? (2020). Precision Medium. and recall: Descargado de https://ellielfrank.medium.com/precision-vs-recall-b7556bf45b9c Powers, D. M. W. (2011). Evaluation: From precision, recall and f-measure to roc, informedness, markedness correlation. Journal of Machine Learning Technologies, 2(1), 37–63 Raschka, S. (2022). T´ıtulo del cap´ ıtulo. En S. Raschka, Y. H. Liu, y V. Mir jalili (Eds.), Machine learning with pytorch and scikit-learn: Develop ma chine learning and deep learning models with python. Birmingham, UK: Packt Publishing. Romero-Aceituno, P. D. (2019). Desarrollo y evaluaci´ on de un modelo pre dictivo basado en machine learning para estudiar y predecir el comporta miento del absentismo en prestaciones sanitarias. Salinas Rebolledo, E., De la Cruz Mes´ ıa, R., y Bast´ ıas Silva, G. (2014). Nonattendance to medical specialists’ appointments and its relation to re gional environmental and socioeconomic indicators in the chilean public health system. Medwave Yang, W., Fan, W., Wang, D., Latremouille, S., Sant’Anna, G. M., Shalish, W., y Kearney, R. E. (2023). Detection of differen ces of cardiorespiratory metrics between non-invasive respira tory support modes using machine learning methods. Biome dical Signal Processing and Control, 85, 105028. 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Esta problemática puede estar influenciada por diversos factores, tales como la edad del paciente, el tipo de cita, el perfil socioeconómico, el lugar de residencia entre otros El ausentismo a las consultas médicas tiene importantes implicaciones para la entidad prestadora del servicio, tanto en términos de costos como de eficiencia. Por lo tanto, es crucial poder estimar la probabilidad de que los usuarios de una institución prestadora de salud (IPS) no se presenten a la cita previamente programada, para proponer soluciones efectivas basadas en esta información. En esta ponencia se presentarán los resultados del entrenamiento de modelos de Machine Learning (ML) para clasificar a los usuarios de la IPS según el riesgo de no asistir a una cita médica previamente programada, considerando algunas características tanto del paciente como de la cita. Además, explica una estrategia de sobre agendamiento de citas basadas en las predicciones hechas por los modelos, que brinde confianza a la IPS para administrar de manera más eficiente la programación de la agenda de los médicos, lo que a su vez contribuirá a la reducción de costos y aumento de la eficiencia de la organización. Esta aplicación de los modelos de ML proporciona una oportunidad para que la empresa optimice la asignación de citas, reduciendo el ausentismo y lo cual se vería reflejado en una atención más oportuna para los afiliados a esta entidad, con tiempos de espera más cortos al solicitar los servicios.The lack of attendance at scheduled medical appointments refers to the situation where users of a healthcare service provider fail to show up for their agreed appointment. This issue can be influenced by various factors, such as the patient’s age, the type of appointment, socioeconomic profile, place of residence, among others. Absenteeism at medical consultations has significant implications for the service provider, both in terms of costs and efficiency. Therefore, it is crucial to estimate the probability that users of a healthcare provider (IPS) will not attend their previously scheduled appointment to propose effective solutions based on this information. In this presentation, the results of training Machine Learning (ML) models to classify IPS users according to the risk of not attending a previously scheduled medical appointment will be presented, considering certain characteristics of both the patient and the appointment. Additionally, it explains an overbooking strategy based on the predictions made by the models, providing the IPS with confidence to manage the doctors’ schedules more efficiently, which will, in turn, contribute to cost reduction and increased organizational efficiency. This application of ML models offers an opportunity for the company to optimize appointment allocation, reduce absenteeism, and consequently, ensure more timely care for the entity’s members, with shorter wait times when requesting services.ResumenIntroducciónDescripción del problema y justificaciónObjetivos1. Estado del arte1.1. Antecedentes1.2. Marco teórico1.2.1. Modelos de Machine Learning (ML)1.2.2. Matriz de confusión1.2.3. Validación Crusada (Cross Validations)1.2.4. Curvas ROC2. Metodología3. Resultados3.1. Características usadas3.1.1. Medicina general3.1.2. Medicina especializada3.2. Análisis descriptivo3.2.1. Medicina general3.2.2. Medicina especializada3.3. Entrenamiento de los modelos3.3.1. Modelo de regresiónlogística3.3.2. Modelo K vecinos más cercanos (KNN)3.3.3. Modelo Random Forest Classifier (RFC)3.3.4. Modelo máquina de soportevectorial (SVM)3.3.5. Modelo de Red Neuronal (Perceptron)3.4. Ensamble3.4.1. Ajuste de la métrica F1 de los modelos3.4.2. Ajustes curvas ROC de los modelos3.5. Implementación de los modelos3.5.1. Un ejemplo con nuevos datos4. Estrategia de Sobreagendamiento (Overbooking)4.1. Ejemplo para medicina general4.2. Ejemplo para medicina especializada5. Discusión6. ConclusionesBibliografíaAnexosAbstractPregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Ciencias BásicasEstadísticaCopyright Universidad de Córdoba, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad de CórdobaAjuste de modelos de Machine Learning para pronosticar el ausentismo de usuarios en una IPSTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextAbdollahifard, S., Farrokhi, A., Mowla, A., y Liebeskind, D. S. (2024). Performance metrics, algorithms, and applications of artificial in telligence in vascular and interventional neurology: A review of basic elements. Neurologic Clinics, 42(3), 633-650. Descargado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0733861924000148 (Current Advances and Future Trends in Vascular Neurology) doi: https://doi.org/10.1016/j.ncl.2024.03.001Almutairi, T. H., y Olatunji, S. O. (2024). The utiliza tion of ai in healthcare to predict no-shows for dental ap pointments: A case study conducted in saudi arabia. In formatics in Medicine Unlocked, 46, 101472. Descargado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352914824000285 doi: https://doi.org/10.1016/j.imu.2024.101472Aracena, C., Villena, F., Arias, F., y Dunstan, J. (2022). Aplicaciones de aprendizaje automático en salud. Revista M´edica Clínica Las Condes, 33(6), 568–575.Biau, G. (2012). Analysis of a random forests model. 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Modelos de machine learning y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos de primera división. Journal of Sports Economics & Management, 12(1), 3–22Mohammadi, I., Wu, H., Turkcan, A., Toscos, T., y Doebbeling, B. N. (2018). Data analytics and modeling for appointment no-show in com munity health centers. Journal of primary care & community health, 9, 2150132718811692.Mondragón Cobo, C. M., y Castillo Zamora, L. F. (2018). Costo de la no adherencia en los controles del programa de riesgo cardiovascular en una ips de primer nivel de cali, en el año 2017.Nelson, A., Herron, D., Rees, G., y Nachev, P. (2019). Predicting scheduled hospital attendance with artificial intelligence. NPJ digital medicine, 2(1), 26.Ooi, J., Leong, G., y Oh, H. (2021). The impact of common variables on non-attendance at a radiology centre in singapore. Radiography, 27(3), 854–860Ortiz Sáez, I. D. (2022). 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