| Summary: | El presente proyecto académico de fin de carrera tiene como objetivo mostrar el
proceso automatizado de cada etapa del proceso de descubrimiento con el fin de
predecir el abandono en los tratamientos de cáncer de una entidad de salud pública
con una precisión eficiente basándose en características o factores determinados en la
etapa de análisis junto con los miembros de la institución. La información resultante
servirá de apoyo para que los administradores de la entidad de salud puedan plantear
las políticas y estrategias personalizadas de retención de pacientes.
Como se mencionó anteriormente, se tomaron en cuenta todas las etapas del proceso
de descubrimiento de conocimiento - análisis, extracción, pre-procesamiento,
estimación del modelo e interpretación - para que la información resultante pueda ser
confiable y oportuna para la toma de decisiones. Adicionalmente, como parte de la
etapa de extracción de datos, se encontró la necesidad de diseñar un DataMart que
organice y facilite el análisis de información, no solo para el proyecto actual, sino para
otras necesidades que puedan surgir en el futuro.
Cada etapa tuvo apoyo de herramientas de software y metodologías que han sido
ampliamente usadas con éxito en este tipo de proyectos. Se escogieron herramientas
gratuitas que tendrían mayor apoyo a los requerimientos del proyecto como la
automatización de los procesos, diseño del DataMart y el proceso general de Minería
de Datos.
En conclusión, el proyecto culminó con éxito cumpliendo los estipulado en cada uno de
los resultados esperados, por lo cual, se puede determinar que el proceso
automatizado podrá ser útil para determinar que pacientes abandonan su tratamiento y
brindar la información oportuna a los encargados de tomar las decisiones. === Tesis
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