La investigación muestra el estudio de pacientes diagnosticados con enfermedad renal crónica basado en un seguimiento de las posibles morbilidades que presente. Por tanto, empieza por crear un conjunto de reglas que plasman la apreciación del especialista en la evaluación identificando el diagnóstico para brindar las recomendaciones del tratamiento. Así mismo se presentó que la morbilidad más frecuente es la anemia severa utilizando como método de solución el envío de mensajes de alerta al especialista para su intervención. En la evaluación muestra un gráfico que representa el estudio comparativo en los resultados de hemoglobina, para otros casos emite reportes sectorizando los pacientes por morbilidad y tratamiento además de calcular el ktv que refiere cuan efectiva fue la hemodiálisis. Es por ello, que con el objetivo de mejorar el proceso de seguimiento de pacientes de acuerdo a su morbilidad se propone un sistema web/móvil basado en reglas que tenga como base de conocimiento los elementos para apoyar en dicho proceso. Por lo que se utilizó la metodología Ideal permitiendo en cada fase la representación del conocimiento del experto como la construcción del sistema. Se realizó pruebas piloto en los resultados de los indicadores en estudio obteniendo aceptabilidad por parte del especialista con el sistema en función. Es por ello que su base gestora es el motor de inferencia donde se va alimentando de reglas de acuerdo a su variación en cuanto análisis y síntomas. Por lo tanto, se concluye que empleando este tipo de técnicas se acoplan a darle un seguimiento detallado a pacientes con problemas renales detectando las distintas morbilidades que se presentan durante el proceso.

La relación que exime los procesos tecnológicos en el universo actualmente es de mucha transcendencia para el individuo y su colectividad. En corto tiempo el ser humano se ha profundizado en el uso de la tecnología para beneficio de sus ocupaciones habituales como investigativas, industriales o comerciales. Esta evolución tecnológica sirve de soporte a las operaciones y a la gestión de las instituciones, por esta relevancia en el progreso evolutivo, para apoyar a la Dirección Ejecutiva de Información Agraria de la Gerencia Regional de Agricultura de Lambayeque, propongo, el desarrollo de una solución de Inteligencia de negocios basado en técnicas de minería de datos como herramienta para potenciar sus actividades de gestión de información. Resumiendo, el trabajo consistió, primero, en estudiar las principales metodologías de desarrollo existentes: este caso se decidió llevar a cabo un hibrido de metodologías Ralph Kimball con el objeto de implementar almacenes de datos y CRISP-DM para el procesamiento electrónico de datos, elección y aplicación de métodos predictivos. La aplicación de la dimensión sistemática de alto nivel nos permitirá medir el hecho-siembra y hecho-cosecha tales como: valle, tiempo, tipo de consumo, cultivo, campaña agrícola. Los resultados demuestran que el modelo propuesto es de Regresión lineal con ajuste estacional, puesto que ostentó un error cuadrático menor a comparación con el enfoque Naive estacional y el modelo ARIMA (0,0,1) (0,1,0) [12], además de tener un valor MAPE ligeramente superior al valor obtenido por los demás.

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo principal apoyar el proceso de toma de decisiones comerciales sobre clientes morosos del suministro de agua potable en la municipalidad de Chota frente a la situación problemática que existía debido a que los usuarios tenían deudas de no solo meses sino incluso años. Con esta finalidad, se planteó el desarrollo de un sistema de análisis comercial basado en Inteligencia de Negocios, utilizando la metodología de Barquin para dar soporte al proceso de toma de decisiones sobre clientes morosos. Finalmente, se obtuvieron como resultados que eran 5 las dimensiones idóneas que alimentarían al hecho “Ingresos”; los reportes permitieron mostrar los ingresos reales según un período de tiempo determinado, la evolución de suministros, la evolución de ingresos, el análisis de ingresos por zonas y las deudas de los clientes. Además, mediante el juicio de expertos se logró validar el sistema en base a la ISO 9421 con el criterio de usabilidad y el coeficiente de V-Aiken.

El reporte de incidencias por servicios básicos relacionados con el agua y la luz son dentro de una comunidad de vital importancia en el día a día de toda una ciudadanía, sea por necesidades personales o compartidas. Hacer caso omiso a ello o simplemente tratarlas de forma inoportuna hace que la gravedad de lo reportado sea cada vez mayor y por tanto afecte la integridad de las personas tanto a nivel de salud como económico. Debido a esta problemática se inicia una investigación tecnológica con el objetivo de determinar una metodología que aporte a la correcta gestión de incidencias desarrollando un algoritmo basado en estructuras de preguntas que permita priorizar de forma oportuna las incidencias reportadas. La evaluación de todo ello se ve reflejado en los reportes generados posteriores a una gran cantidad de datos en donde el principal factor aportante es a nivel del tiempo logrando mejorar en un 80% la calidad de atención. Esto hace que la comunidad se sienta cómoda al reportar y evidenciar incidencias para una pronta atención. Además, otorga a las empresas que usan este software una ventaja competitiva facilitando así el logro de sus objetivos a corto plazo.

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo principal apoyar la toma de decisiones en los procesos de abastecimiento y control de medicamentos de la farmacia del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo frente a problemas como casos de pacientes que no encuentran la medicina prescrita por su médico, elevados costos de almacenamiento de medicinas en productos que presentan baja demanda y el bajo nivel de satisfacción de los pacientes del hospital. Con esta finalidad, se planteó el desarrollo de una solución basada en Inteligencia de Negocios, utilizando la metodología de Ralph Kimball en combinación con la metodología CRISP-DM para predecir el comportamiento en la rotación de medicinas mediante series temporales. Finalmente se obtuvieron resultados sobre el nivel de satisfacción del usuario, donde el 80% consideró que la aplicación ha reducido el tiempo de análisis de información para la toma de decisiones sobre abastecimiento de medicinas en el nivel bueno y muy bueno; otro 80% de usuarios consideró que la aplicación incrementó el nivel de información oportuna para la toma de decisiones y finalmente el 100% de usuarios consideró que la aplicación permite mejorar el entendimiento de los escenarios de decisiones para el proceso de abastecimiento de medicinas.

A lo largo de las últimas décadas, la disponibilidad cada vez mayor de grandes cantidades de información biomédica ha potenciado el desarrollo de herramientas que permiten extraer e inferir conocimiento. El aumento de tecnologías biomédicas que asisten a los expertos médicos en sus decisiones ha contribuido a la incorporación de un paradigma de medicina basada en la evidencia centrada en el paciente. Las contribuciones de esta Tesis se centran en el desarrollo de herramientas que asisten al médico en su proceso de toma de decisiones en el diagnóstico de tumores cerebrales (TC) mediante Espectros de Resonancia Magnética (ERM). En esta Tesis se contribuye con el desarrollo de clasificadores basados en Reconocimiento de Patrones (RP) entrenados con ERM de pacientes pediátricos y adultos para establecer el tipo y grado del tumor. Estos clasificadores especializados son capaces de aprovechar las diferencias bioquímicas existentes entre los TC infantiles y de adultos. Una de las principales contribuciones de esta Tesis consiste en el desarrollo de modelos de clasificación enfocados a discriminar los tres tipos de tumores cerebrales pediátricos más prevalentes. El cerebelo suele ser una localización habitual de estos tumores, resultando muy difícil distinguir el tipo mediante el uso de Imagen de Resonancia Magnética. Por lo tanto, obtener un alto acierto en la discriminación de astrocitomas pilocíticos, ependimomas y meduloblastomas mediante ERM resulta crucial para establecer una estrategia de cirugía, ya que cada tipo de tumor requiere de unas acciones diferentes si se quiere obtener un buen pronóstico del paciente. Asimismo, esta Tesis contribuye en la extracción de características para ERM mediante el estudio de la combinación de señales de ERM adquiridas en dos tiempos de eco: tiempo de eco corto y tiempo de eco largo; concluyendo que dicha combinación mejora la clasificación de tumores cerebrales pediátricos frente al hecho de usar únicamente los ERM de un / Vicente Robledo, J. (2012). Clinical Decision Support Systems for Brain Tumour Diagnosis: Classification and Evaluation Approaches [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17468

El análisis sistémico de datos biomédicos procedentes de diferentes niveles biológicos abre amplias expectativas en el proceso de toma de decisiones médicas. Las nuevas tecnologías biomédicas permiten la interpretación del origen de las afecciones que sufren los pacientes, trasladando el paradigma de decisión hacia la medicina basada en la evidencia. Esta Tesis centra su atención en la ayuda al diagnóstico del cáncer asistida por ordenador. El objetivo de nuestro estudio es obtener unos resultados de alto acierto en clasificación, que ofrezcan transparencia en su interpretación mediante conocimiento médico y capacidad de generalización cuando se aplican a pacientes procedentes de múltiples centros estudiados con posterioridad. Los aspectos técnicos cubiertos en esta Tesis incluyen el procesamiento, modelado, extracción de características, y combinación de datos biomédicos; así como la inferencia y evaluación de modelos predictivos de dichos datos y la integración de los modelos predictivos en sistemas de ayuda a la decisión para entornos clínicos. Concretamente, estos puntos se abordan para dos problemas médicos: el diagnóstico de Tumores de Partes Blandas (TPB) y, especialmente, el diagnóstico de Tumores Cerebrales (TC). En los desarrollos realizados para el problema de TPB con hallazgos de imagen se alcanzó una alta eficacia en la clasificación basada en Reconocimiento de Formas de tumores según su carácter benigno o maligno. Un sistema de ayuda a la decisión especializado para el problema de TPB fue diseñado e implementado a partir de los clasificadores aprendidos a partir de una base de datos multicéntrica. Las contribuciones de esta Tesis al estudio de Tumores Cerebrales incluyen el análisis de señales biomédicas in-vivo y ex-vivo del paciente. Ha sido propuesta una nueva aproximación para la combinación de Espectros de Resonancia Magnética (ERM) adquiridos para un mismo paciente con diferentes tiempos de eco (TE corto y TE largo) ha sido propuesta. También se / García Gómez, JM. (2009). Pattern recognition approaches for biomedical data in computer-assisted cancer research [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4602