Detalles del proyecto
Descripción
El presente proyecto busca modelar el problema de racionalización de exámenes de detección de riesgo con restricciones de riesgo aleatorio para un conjunto de patologías en el marco de programas de prevención en salud.
El principal objetivo es desarrollar una estructura de herramientas de soporte a la toma de decisiones médicas en logística hospitalaria para la racionalización de
exámenes y la asignación de tratamientos, basadas en modelos de inteligencia artificial y analítica de datos susceptibles de ser integrados a los sistemas de información y gestión en instituciones prestadoras de servicios de salud.
El principal objetivo es desarrollar una estructura de herramientas de soporte a la toma de decisiones médicas en logística hospitalaria para la racionalización de
exámenes y la asignación de tratamientos, basadas en modelos de inteligencia artificial y analítica de datos susceptibles de ser integrados a los sistemas de información y gestión en instituciones prestadoras de servicios de salud.
Palabras clave
Aprendizaje automático, Logística hospitalaria, Prevención en salud,
Inteligencia artificial, Inferencia Bayesiana, racionalización de
exámenes médicos.
Inteligencia artificial, Inferencia Bayesiana, racionalización de
exámenes médicos.
| Estado | Finalizado |
|---|---|
| Fecha de inicio/Fecha fin | 9/28/21 → 9/28/23 |
Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:
Fuente principal de financiación
- Capacidad Instalada (Unidad Académica)
Localización
- Bogotá D.C.
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.