Modelo de analítica predictiva para estimar el reingreso de pacientes al servicio de urgencias y la proporción de pacientes hospitalizados en el componente de salud (2025)
El proyecto tuvo como objetivo diseñar e implementar un modelo de analítica de datos para predecir el reingreso de pacientes a urgencias y estimar el porcentaje de hospitalización, optimizando la planeación y gestión de recursos en el proceso de referencia y contrarreferencia. Se desarrolló un proceso ETL para depurar y estandarizar la información institucional, y se entrenaron modelos de aprendizaje automático, identificando a LightGBM como el de mejor desempeño. Además, se implementó un tablero analítico en Power BI que facilita la visualización de indicadores y la toma de decisiones basada en evidencia. La iniciativa demuestra la viabilidad técnica y el valor estratégico de aplicar analítica predictiva en los procesos de salud del FOMAG, fortaleciendo una gestión más eficiente, preventiva y orientada a resultados.