Scoring de riesgo para enfermos crónicos en una compañía de medicina prepaga

"La disponibilidad de fuentes de información ha crecido principalmente gracias al desarrollo tecnológico para el manejo y tratamiento de la misma, contribuyendo a que ésta se produzca en mayor cantidad, con mejor calidad y a bajo costo. Sin embargo, aún hoy muchas empresas desconocen tanto el v...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Abatti, Alejandro Pablo
Otros Autores: Ochoa, María Alejandra
Formato: Proyecto final de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Acceso en línea:http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/882
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Descripción
Sumario:"La disponibilidad de fuentes de información ha crecido principalmente gracias al desarrollo tecnológico para el manejo y tratamiento de la misma, contribuyendo a que ésta se produzca en mayor cantidad, con mejor calidad y a bajo costo. Sin embargo, aún hoy muchas empresas desconocen tanto el valor de la misma, como técnicas efectivas para la explotación y búsqueda eficiente del conocimiento deseado. Uno de los sectores económicos que hoy comienzan a requerir un uso adecuado de los sistemas de información es el sector de la medicina prepaga, donde a partir de la implementación de programas de disease management, el conocimiento sobre el consumo y el estado de salud del afiliado es necesario y debe seranalizado a fin de focalizar los recursos eficazmente sobre aquellos grupos de mayor riesgo potencial, en particular sobre aquellos afiliados que padecen enfermedades crónicas. El presente trabajo propone una alternativa de explotación de información para facilitar el gerenciamiento de enfermeros crónicos en los programas de disease management de una compañía de medicina prepaga en la Argentina. La alternativa propuesta encara la explotación de información desde un enfoque de minería de datos que combina distintas variables clínicas, demográficas, económicas, biométricas y del estado de salud, detectando el patrón de consumo de distintos subgrupos poblacionales, y obteniendo un scoring de riesgo basado en índices complementarios que cada individuo presente en un momento dado".