Modelos de aprendizaje de maquina y simulación de alto desempeño para detectar y predecir comportamientos atípicos en causas de morbilidad en el departamento de antioquia con base en la información registrada en “los registros individuales de presta

Detalles del proyecto

Descripción

"this project seeks to incorporate elements of machine learning and high performance simulation to extract pandemic behavior from the rips information system of the department of antioquia"este proyecto busca incorporar elementos de aprendizaje de máquina y simulación de alto desempeño para extraer comportamientos pandémicos del sistema de información rips del departamento de antioquia. como tal la propuesta está dividida en diferentes etapas, así: 1. limpieza de datos: en esta primera parte nos focalizamos en identificación y comprender la naturaleza de las variables registradas por el sistema rips, y a partir de esto identificar registros problemáticos tales como: datos fa

Objetivo

"implementar una caracterización de la morbilidad, mortalidad y en general diferentes estados patológicos en el departamento de antioquia según los reportes del sistema rips, y con base en esta realizar una simulación que permita predecir su comportamiento futuro. y soportados es estos resultados proponer un modelo de inteligencia competitiva que permita una predicción del ambiente del negocio, de los competidores y de la propia organización."

Resultados esperados

"mediante la implementación de modelos de aprendizaje de máquina, simulación y sistemas dinámicos se pretende fortalecer la toma de decisiones en el sector salud del departamento de antioquia, a través de la caracterización de la morbilidad y mortalidad según los registros reportados por el rips"
EstadoFinalizado
Fecha de inicio / finalización efectiva16/01/1830/07/19

Huella digital

Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.