Análisis epidemiológico en la reactivación del COVID 19 año 2021 mediante modelos de Machine Learning

Abstract

El objetivo de la investigación es realizar mediante modelos de machine learning, predicciones que puedan identificar relación entre las variables y poder ayudar al conocimiento y mejoramiento de la institución la cual se encuentra en la ciudad de Bogotá con el fin de definir la conducta en la atención de los servicios correspondientes a consulta externa, urgencias, hospitalización y fallecidos de una institución prestadora de salud (IPS) en el año 2021. La metodología de investigación que mejor se adapta a los datos corresponden a CRIPS–DM por su facilidad de entendimiento, organización y flexibilidad en cualquier trabajo correspondiente a minería de datos obteniendo resultados favorables, este modelo consta de seis fases: Comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación e implantación. En el primer ciclo “comprensión del negocio” se identifica la necesidad por parte de la institución prestadora de salud para determinar esas variables de afectación que influyan con la salud de los pacientes, En el segundo ciclo “comprensión de los datos” se realiza la exploración y verificación de la información. En el tercer ciclo “preparación de los datos”, se realiza extracción transformación y limpieza. En el cuarto ciclo “modelado” identificamos la variable dependiente e independientes, se determina que los datos que mejor se ajustan a nuestros modelos de machine learning de clasificación corresponden: regresión logística múltiple, máquina de soporte vectorial, arboles de decisión y redes neuronales. En el quinto ciclo “evaluación” se evalúan los resultados de los cuatro modelos donde se escoge el porcentaje de precisión más alto. En el sexto y último ciclo “implantación” se propone un tablero en la herramienta de Power BI la cual genera una descripción de los datos y un script en Google colab mediante lenguaje Python. En el cual se identifica que la edad y tipo de afiliación son significativas en las atenciones prestadas. Palabras clave: Machine Learning, población, comorbilidades, enfermedades, modelos predictivos, descripción de los datos.