Sistema de asignación de citas médicas para servicios de asistencia primaria de salud chilenos
DOI:
https://doi.org/10.53591/easi.v1i2.1849Palabras clave:
Aprendizaje automático, planificación de citas, sistema primario de salud, K-vecinos más cercanosResumen
Existen factores que miden el desempeño de los servicios de salud, uno de ellos es el acceso rápido y eficiente a la atención. La gestión del acceso a estos servicios para disminuir la espera en pacientes y usuarios ha sido un tema de relevancia a nivel de políticas públicas. En Chile, uno de los mayores desafíos es proporcionar un sistema de asignación de citas médicas, especialmente en la red pública de Asistencia Primaria de Salud (APS). Algunas de las iniciativas se basan en procedimientos administrativos, pero pocas de ellas están en el ámbito de la transformación digital. Esta investigación tiene como objetivo estudiar diferentes algoritmos de aprendizaje automático, entre los que destacan K-vecinos más cercanos, bosques aleatorios, árbol de decisión y máquinas de soporte vectorial. El objetivo es clasificar las citas médicas de acuerdo con las preferencias de usuario, basados en los datos obtenidos de sus experiencias previas, y restricciones de recursos. Se evalúa el potencial de aplicación de estos algoritmos para gestionar un sistema de asignación de citas. Los resultados son aún conservadores, y ponen de manifiesto la necesidad de optimizar los parámetros asociados a estos algoritmos para garantizar una asignación eficiente de citas a los usuarios del sistema
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