Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES

La empresa SIGES; Texto citado del sitio oficial del Ministerio de Educación https://www.mineducacion.gov.co/1759/articles-385377_recurso_19.pdf, es una empresa colombiana que se dedica al desarrollo de software para el sector salud. Uno de sus productos principales es un sistema de información para...

Full description

Autores:
Mestra Araujo, Ovier Antonio
Vergara Sibaja, Luis Eduardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Corporación Universitaria Remington
Repositorio:
Repositorio institucional Uniremington
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2245
Acceso en línea:
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2245
Palabra clave:
SIGES
Machine learning
Datos
Automatización
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Inteligencia artificial
Datos
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
id URemingtn2_6bca8205d12eac111200e9b210985ed6
oai_identifier_str oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2245
network_acronym_str URemingtn2
network_name_str Repositorio institucional Uniremington
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
title Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
spellingShingle Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
SIGES
Machine learning
Datos
Automatización
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Inteligencia artificial
Datos
title_short Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
title_full Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
title_fullStr Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
title_full_unstemmed Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
title_sort Automatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGES
dc.creator.fl_str_mv Mestra Araujo, Ovier Antonio
Vergara Sibaja, Luis Eduardo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Vélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Mestra Araujo, Ovier Antonio
Vergara Sibaja, Luis Eduardo
dc.subject.spa.fl_str_mv SIGES
Machine learning
Datos
Automatización
topic SIGES
Machine learning
Datos
Automatización
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Inteligencia artificial
Datos
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Inteligencia artificial
Datos
description La empresa SIGES; Texto citado del sitio oficial del Ministerio de Educación https://www.mineducacion.gov.co/1759/articles-385377_recurso_19.pdf, es una empresa colombiana que se dedica al desarrollo de software para el sector salud. Uno de sus productos principales es un sistema de información para la gestión de la salud pública (SIGEP). Este sistema permite a las entidades territoriales recopilar y consolidar información sobre las acciones de salud pública que se realizan en sus territorios. La Resolución 4505 de 2012: Texto citado de la página oficial de MINSALUD (2023) https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/ED/GCFI/abece-resolucion-4505.pdf. Establece el reporte relacionado con el registro de las actividades de Protección Específica, Detección Temprana y la aplicación de las Guías de Atención Integral para las enfermedades de interés en salud pública. El objetivo de esta resolución es recolectar y consolidar información sobre las acciones de salud pública que se realizan en Colombia, con el fin de mejorar la planificación y la gestión de los servicios de salud. La automatización del proceso de recolección de datos de la Resolución 4505 es una tarea le permitiría liberar tiempo a los trabajadores de la salud para que se concentren en otras tareas y mejorar la precisión de los datos recopilados. Identificación de datos relevantes. El machine learning podría utilizarse para identificar los datos relevantes que deben ser recopilados de cada fuente de información. Extracción de datos. El machine learning podría utilizarse para extraer los datos relevantes de las fuentes de información. Validación de datos. El machine learning podría utilizarse para validar los datos extraídos para garantizar que sean precisos y completos.
publishDate 2023
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-02-15T14:13:44Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-02-15T14:13:44Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.local.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2245
url https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2245
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.spa.fl_str_mv Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024
dc.rights.license.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.none.fl_str_mv 35 p.
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Corporación Universitaria Remington
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Medellín (Antioquia, Colombia)
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingenierías
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Ingeniería de Sistemas
institution Corporación Universitaria Remington
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/06411aca-e95c-4ee6-b578-b846479bf7d0/download
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/2185c344-d547-47b8-ab44-1dee36c963f0/download
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/1109f8ff-9181-4cdb-9efb-e0ce9707e173/download
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/f6cbb01d-9426-4b66-8991-e08858f440c5/download
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/8b091794-d777-43a2-b80c-128eba50340a/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 2408e8ff6cebc3c547423ebc287f5421
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
cb178b22c59a68dade4d8e47e9e4acac
f15934b93eed815dfb891273f572e9ab
c4dff56556856a49fe4f955da030e0a4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio UNIREMINGTON
repository.mail.fl_str_mv biblioteca@uniremington.edu.co
_version_ 1808481131792695296
spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Vélez Uribe, Juan PabloMestra Araujo, Ovier AntonioVergara Sibaja, Luis Eduardo2024-02-15T14:13:44Z2024-02-15T14:13:44Z2023https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2245La empresa SIGES; Texto citado del sitio oficial del Ministerio de Educación https://www.mineducacion.gov.co/1759/articles-385377_recurso_19.pdf, es una empresa colombiana que se dedica al desarrollo de software para el sector salud. Uno de sus productos principales es un sistema de información para la gestión de la salud pública (SIGEP). Este sistema permite a las entidades territoriales recopilar y consolidar información sobre las acciones de salud pública que se realizan en sus territorios. La Resolución 4505 de 2012: Texto citado de la página oficial de MINSALUD (2023) https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/ED/GCFI/abece-resolucion-4505.pdf. Establece el reporte relacionado con el registro de las actividades de Protección Específica, Detección Temprana y la aplicación de las Guías de Atención Integral para las enfermedades de interés en salud pública. El objetivo de esta resolución es recolectar y consolidar información sobre las acciones de salud pública que se realizan en Colombia, con el fin de mejorar la planificación y la gestión de los servicios de salud. La automatización del proceso de recolección de datos de la Resolución 4505 es una tarea le permitiría liberar tiempo a los trabajadores de la salud para que se concentren en otras tareas y mejorar la precisión de los datos recopilados. Identificación de datos relevantes. El machine learning podría utilizarse para identificar los datos relevantes que deben ser recopilados de cada fuente de información. Extracción de datos. El machine learning podría utilizarse para extraer los datos relevantes de las fuentes de información. Validación de datos. El machine learning podría utilizarse para validar los datos extraídos para garantizar que sean precisos y completos.PregradoIngeniero(a) de Sistemas35 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Facultad de IngenieríasIngeniería de SistemasSIGESMachine learningDatosAutomatizaciónAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Inteligencia artificialDatosAutomatización del proceso de recolección de datos de la Empresa SIGESTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoPublicationORIGINALRIU-PRE-2023 Automatizacion proceso recoleccion.pdfRIU-PRE-2023 Automatizacion proceso recoleccion.pdfapplication/pdf161284https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/06411aca-e95c-4ee6-b578-b846479bf7d0/download2408e8ff6cebc3c547423ebc287f5421MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/2185c344-d547-47b8-ab44-1dee36c963f0/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52Cesión de derechos.pdfapplication/pdf107282https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/1109f8ff-9181-4cdb-9efb-e0ce9707e173/downloadcb178b22c59a68dade4d8e47e9e4acacMD53TEXTRIU-PRE-2023 Automatizacion proceso recoleccion.pdf.txtRIU-PRE-2023 Automatizacion proceso recoleccion.pdf.txtExtracted texttext/plain36470https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/f6cbb01d-9426-4b66-8991-e08858f440c5/downloadf15934b93eed815dfb891273f572e9abMD54THUMBNAILRIU-PRE-2023 Automatizacion proceso recoleccion.pdf.jpgRIU-PRE-2023 Automatizacion proceso recoleccion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2838https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/8b091794-d777-43a2-b80c-128eba50340a/downloadc4dff56556856a49fe4f955da030e0a4MD55123456789/2245oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/22452024-05-16 14:07:30.795https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.coTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=