Propuesta de diseño de un sistema de información para la toma de decisiones médicas y administrativas en el Hospital Regional Taiwán 19 de marzo, en Azua, República Dominicana, aplicando analítica de big data sobre el historial médico de los pacientes / María José Gutiérrez Pérez, Wilkin Alexander Santana González, Manuel Ariel Galva Fernández ; asesor: Eddy Alcántara

Por: Gutiérrez Pérez, María José [autor].
Colaborador(es): Santana González, Wilkin Alexander [autor] | Galva Fernández, Manuel Ariel [autor] | Alcántara, Eddy [asesor].
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: Santo Domingo : Universidad APEC, 2020Descripción: xxii, 168 hojas : ilustraciones, gráficos, tablas ; + 1 CD ROM.Tema(s): Sistemas de información -- Toma de decisiones | Sistemas de información en administración | Sistemas de soporte a la toma de decisiones | Sistemas de almacenamiento y recuperación de información -- Medicina | Innovaciones en medicina | Administración hospitalaria -- Toma de decisionesRecursos en línea: Hacer clic para ver el PDF (6.49 MB). Trabajo de Grado.
Contenidos:
AGRADECIMIENTOS i DEDICATORIA . iv RESUMEN EJECUTIVO -- vii GLOSARIO DE TÉRMINOS . viii INTRODUCCIÓN -- xii CAPÍTULO I: ASPECTOS INTRODUCTORIOS DEL PROYECTO 1 INTRODUCCIÓN 2 1.1 Selección del tema. 3 1.2 Planteamiento del problema . 3 1.3 Formulación del problema 4 1.4 Sistematización del problema . 4 1.5 Justificación . 4 1.6 Objeto de Estudio -- 5 1.7 Objetivos 5 1.7.1 Objetivo General . 5 1.7.2 Objetivos Específicos 6 1.8 Campo de acción 6 1.9 Alcance 6 1.10 Metodología de investigación . 7 1.10.1 Métodos de investigación 7 1.10.2 Técnicas de investigación -- 7 1.10.3 Técnicas de recolección -- 7 1.11 Población de la investigación -- 8 1.11.1 Determinación de la muestra . 8 1.12 Delimitación de tema -- 9 CONCLUSIÓN 10 CAPÍTULO II: SISTEMA DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN E HISTORIALES MÉDICOS ELECTRÓNICOS 11 INTRODUCCIÓN . 12 2.1 Sistema de gestión de información . 13 2.1.1 Historia . 13 2.1.2 Elementos 14 2.1.3 Características -- 15 2.1.4 Tipologías 15 2.1.5 Ciclo de vida 16 2.1.6 Estándares internacionales 17 2.2 Historiales Médicos 17 2.2.1 Funciones 18 2.2.2 Características -- 19 2.2.3 Clasificación -- 20 2.2.4 Importancia 22 2.3 Historiales Médicos Electrónicos (HME) . 22 2.3.1 Evolución de los Historiales Médicos Electrónicos -- 23 2.3.2 Componentes de los HME . 25 2.3.3 Características de HME 25 2.3.4 Beneficios de HME 26 2.3.5 Servicios de Admisiones y Documentación Clínica . 26 2.3.6 E-Salud . 27 CONCLUSIÓN 28 CAPÍTULO III: ANALÍTICA DE BIG DATA 29 INTRODUCCIÓN . 30 3.1 Ciencia de los datos -- 31 3.1.1 Antecedentes . 31 3.1.2 Disciplinas (Núcleos o Áreas) -- 33 3.1.3 Procesos de análisis de los datos . 33 3.1.4 Aplicaciones -- 34 3.1.5 Importancia 35 3.2 Análisis de datos (Data Analytics) . 35 3.2.1 Antecedentes . 36 3.2.2 Análisis avanzado de datos 37 3.2.3 Algoritmo para el análisis de datos 38 3.2.4 Marco de referencia para el análisis de datos 40 3.2.5 Ventajas y limitaciones 41 3.2.6 El binomio Big Data -Data Analytics -- 41 3.3 Big Data . 42 3.3.1 Antecedentes . 43 3.3.2 Evolución 44 3.3.3 Características -- 45 3.3.4 Tipos de Datos del Big Data 47 3.3.5 Fuentes de del Big Data . 48 3.3.6 Seguridad -- 50 3.4 Sistemas gestores de bases de datos -- 51 3.4.1 Evolución 51 3.4.2 Base de Datos Relacional 51 3.4.3 Base de datos no relacional 53 3.5 Analítica de Big Data 53 3.5.1 Antecedentes . 55 3.5.2 Características -- 56 3.5.3 Tipos de Analítica de Big Data 57 3.5.4 Arquitecturas de la analítica de Big Data -- 58 3.5.4.1 Arquitectura Krishnan -- 59 3.5.4.2 Arquitectura Bob Marcus 60 3.5.4.3 Arquitectura de Microsoft -- 61 3.5.5 Ciclo de la analítica de Big Data . 62 3.5.5.1 Capa de Recolección de Datos 63 3.5.5.1.1 Herramientas de recolección -- 63 3.5.5.2 Capa de agregación de datos 63 3.5.5.2.1 Adquisición -- 64 3.5.5.2.2 Transformación -- 64 3.5.5.2.3 Almacenamiento 64 3.5.5.3 Capa de procesamiento y análisis -- 64 3.5.5.4 Capa de visualización de los datos 65 3.5.5.5 Capa de gobierno de datos 65 3.5.6 Actores principales en una arquitectura de Big Data 66 3.5.7 Infraestructura de Big Data . 66 3.5.7.1 Plataformas 66 3.5.7.2 Herramientas de recolección de datos . 68 3.5.7.3 Tecnologías para el almacenamiento -- 70 3.5.7.4 Lenguaje de programación 72 3.5.7.5 Herramientas de visualización 73 CONCLUSIÓN 74 CAPÍTULO IV: CARACTERIZACIÓN Y DIAGNÓSTICO DE LA SITUACIÓN ACTUAL DEL SISTEMA DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN ADMINISTRATIVA Y DEL HISTORIAL MÉDICO DE LOS PACIENTES DEL HOSPITAL REGIONAL TAIWÁN 19 DE MARZO DE AZUA, REPÚBLICA DOMINICANA . 75 INTRODUCCIÓN . 76 4.1. Antecedentes históricos del Hospital Taiwán -- 77 4.1.1 Misión -- 78 4.1.2 Visión 78 4.1.3 Valores . 78 4.1.4 Organigrama -- 79 4.2 Procesos para la Creación y/o Gestión de Historiales Médicos -- 79 4.3 Procesos para la planificación del presupuesto 84 4.4 Sistema de Gestión de Información del Taiwán -- 88 4.4.1 Infraestructura de Hardware y Software del Centro de Salud -- 90 4.4.2 Entorno y plataforma de desarrollo -- 91 4.4.3 Versiones del sistema -- 91 4.4.4 Seguridad del sistema -- 92 4.4.5 Copias de Seguridad . 92 4.5 Operación y manejo para pacientes Emergencia . 92 4.6 Operación y manejo de pacientes referidos 93 4.7 Análisis FODA para la analítica de Big Data -- 93 4.8 Presentación y Análisis de la información recopilada a través de encuestas 96 4.9 Resumen del analisis e interpretación de los resultados de las encuestas 105 CONCLUSIÓN . 107 CAPÍTULO V: PROPUESTA DE UN DISEÑO DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES MÉDICAS Y ADMINISTRATIVAS EN EL HOSPITAL REGIONAL TAIWÁN 19 DE MARZO DE AZUA, R.D. APLICANDO ANALÍTICA DE BIG DATA SOBRE EL HISTORIAL MÉDICO DE LOS PACIENTES. -- 108 INTRODUCCIÓN -- 109 5.1 Fundamentación de la propuesta -- 110 5.2 Presentación de la Propuesta -- 112 5.2.1 Documento Visión del Proyecto 112 5.2.1.1 Propósito -- 112 5.2.1.2 Alcance -- 113 5.2.1.3 Posicionamiento 113 5.2.1.4 Descripción del personal involucrado 113 5.2.1.5 Entorno de Usuario . 114 5.2.2 Especificaciones del diseño del Sistema 114 5.2.2.2 Requisitos Funcionales -- 115 5.2.2.3 Requisitos no Funcionales 116 5.2.2.4 Diagramas y Especificaciones de Casos de Uso -- 116 5.2.2.3 Diagrama de Modelado del Sistema 128 5.2.2.3.1 Diagramas de Secuencia . 128 5.2.2.3.2 Diagrama de clases . 132 5.2.3 Propuesta de solución Sistema de Gestión de Información de Analítica de Big Data -- 132 5.2.3.1 Diseño de la Arquitectura del Sistema de Información de Analítica de Big Data . 133 5.2.3.1.1 Base de Datos Relacional 133 5.2.3.1.2 Arquitectura del sistema de información de Analítica de Big Data . 138 5.2.3.1.2.1 Tecnologías de Desarrollo Sistema de Analítica de Big Data -- 139 5.2.3.1.2.1.1 Componentes de las bases de datos relacional . 139 5.2.3.1.2.1.2 Componentes del Sistema de Información de Analítica de Big Data…140 5.2.4 Prototipo de Interfaz de Usuario 150 5.2.5 Estudio de Factibilidad de la Propuesta . 162 5.2.5.1 Factibilidad Técnica 163 5.2.5.2 Factibilidad Operacional -- 163 5.2.5.3 Factibilidad Económica . 164 5.2.6 Escalabilidad 165 5.2.7 Cronograma de Implementación 165 CONCLUSIÓN . 168 CONCLUSIONES -- xvi RECOMENDACIONES -- xviii REFERENCIAS -- xix ANEXOS xxii
Nota de disertación: Tesis (Ingeniería en Sistemas de Computación) - Universidad APEC, 2020 Resumen: El presente trabajo de investigación aborda la problemática actual por la cual está atravesando el Hospital Regional Taiwán 19 de Marzo, donde se presenta una gestión precaria al momento de tomar decisiones, debido a que carecen de un sistema que en base a los historiales médicos proporcione informaciones precisa y veraz que incidan en las mejoras del centro. Los avances tecnológicos de este siglo han influido significativamente en la forma como se gestiona el sector salud en términos investigativos y de atención primaria. Hoy día no solo se habla de salud predictiva, sino que como resultado de la automatización de los datos personales clínicos de los pacientes se ha evolucionado a historiales médicos electrónicos, se habla también de telemedicina. Estos historiales clínicos generan millones de datos que las herramientas tecnológicas, actuales no son capaces de manejar, debido a la rapidez con la que los datos crecen. Como consecuencia de esto, la ciencia de la salud ha tenido que valerse de la ciencia de datos, el análisis de Big Data y por su puesto el análisis en sus diferentes tipos: descriptivos, predictivos, diagnóstico y prescriptivo para extraer el mayor beneficio de estos. Uno de los propósitos principales que persigue esta investigación es tomar como herramienta el análisis de Big Data a través de un diseño de un sistema de información para analizar los historiales médicos y extraer conocimiento útil, tanto en el área clínica como en el área administrativa. Para lo cual, se toma como lugar de aplicación el Hospital Regional Taiwán 19 de Marzo. Por otro lado, que este trabajo de grado pueda trazar un referente en el marco de la salud de la República Dominicana y alinear las metas de la estrategia nacional y objetivos del milenio de las Naciones Unidas en el marco de la salud.
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Tesis (Ingeniería en Sistemas de Computación) - Universidad APEC, 2020

Incluye referencias bibliográficas e índice

AGRADECIMIENTOS i
DEDICATORIA . iv
RESUMEN EJECUTIVO -- vii
GLOSARIO DE TÉRMINOS . viii
INTRODUCCIÓN -- xii
CAPÍTULO I: ASPECTOS INTRODUCTORIOS DEL PROYECTO 1
INTRODUCCIÓN 2
1.1 Selección del tema. 3
1.2 Planteamiento del problema . 3
1.3 Formulación del problema 4
1.4 Sistematización del problema . 4
1.5 Justificación . 4
1.6 Objeto de Estudio -- 5
1.7 Objetivos 5
1.7.1 Objetivo General . 5
1.7.2 Objetivos Específicos 6
1.8 Campo de acción 6
1.9 Alcance 6
1.10 Metodología de investigación . 7
1.10.1 Métodos de investigación 7
1.10.2 Técnicas de investigación -- 7
1.10.3 Técnicas de recolección -- 7
1.11 Población de la investigación -- 8
1.11.1 Determinación de la muestra . 8
1.12 Delimitación de tema -- 9
CONCLUSIÓN 10
CAPÍTULO II: SISTEMA DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN E HISTORIALES MÉDICOS ELECTRÓNICOS 11
INTRODUCCIÓN . 12
2.1 Sistema de gestión de información . 13
2.1.1 Historia . 13
2.1.2 Elementos 14
2.1.3 Características -- 15
2.1.4 Tipologías 15
2.1.5 Ciclo de vida 16
2.1.6 Estándares internacionales 17
2.2 Historiales Médicos 17
2.2.1 Funciones 18
2.2.2 Características -- 19
2.2.3 Clasificación -- 20
2.2.4 Importancia 22
2.3 Historiales Médicos Electrónicos (HME) . 22
2.3.1 Evolución de los Historiales Médicos Electrónicos -- 23
2.3.2 Componentes de los HME . 25
2.3.3 Características de HME 25
2.3.4 Beneficios de HME 26
2.3.5 Servicios de Admisiones y Documentación Clínica . 26
2.3.6 E-Salud . 27
CONCLUSIÓN 28
CAPÍTULO III: ANALÍTICA DE BIG DATA 29
INTRODUCCIÓN . 30
3.1 Ciencia de los datos -- 31
3.1.1 Antecedentes . 31
3.1.2 Disciplinas (Núcleos o Áreas) -- 33
3.1.3 Procesos de análisis de los datos . 33
3.1.4 Aplicaciones -- 34
3.1.5 Importancia 35
3.2 Análisis de datos (Data Analytics) . 35
3.2.1 Antecedentes . 36
3.2.2 Análisis avanzado de datos 37
3.2.3 Algoritmo para el análisis de datos 38
3.2.4 Marco de referencia para el análisis de datos 40
3.2.5 Ventajas y limitaciones 41
3.2.6 El binomio Big Data -Data Analytics -- 41
3.3 Big Data . 42
3.3.1 Antecedentes . 43
3.3.2 Evolución 44
3.3.3 Características -- 45
3.3.4 Tipos de Datos del Big Data 47
3.3.5 Fuentes de del Big Data . 48
3.3.6 Seguridad -- 50
3.4 Sistemas gestores de bases de datos -- 51 3.4.1 Evolución 51
3.4.2 Base de Datos Relacional 51
3.4.3 Base de datos no relacional 53
3.5 Analítica de Big Data 53
3.5.1 Antecedentes . 55
3.5.2 Características -- 56
3.5.3 Tipos de Analítica de Big Data 57
3.5.4 Arquitecturas de la analítica de Big Data -- 58
3.5.4.1 Arquitectura Krishnan -- 59
3.5.4.2 Arquitectura Bob Marcus 60
3.5.4.3 Arquitectura de Microsoft -- 61
3.5.5 Ciclo de la analítica de Big Data . 62
3.5.5.1 Capa de Recolección de Datos 63
3.5.5.1.1 Herramientas de recolección -- 63
3.5.5.2 Capa de agregación de datos 63
3.5.5.2.1 Adquisición -- 64
3.5.5.2.2 Transformación -- 64
3.5.5.2.3 Almacenamiento 64
3.5.5.3 Capa de procesamiento y análisis -- 64
3.5.5.4 Capa de visualización de los datos 65
3.5.5.5 Capa de gobierno de datos 65
3.5.6 Actores principales en una arquitectura de Big Data 66
3.5.7 Infraestructura de Big Data . 66
3.5.7.1 Plataformas 66
3.5.7.2 Herramientas de recolección de datos . 68
3.5.7.3 Tecnologías para el almacenamiento -- 70
3.5.7.4 Lenguaje de programación 72
3.5.7.5 Herramientas de visualización 73
CONCLUSIÓN 74
CAPÍTULO IV: CARACTERIZACIÓN Y DIAGNÓSTICO DE LA SITUACIÓN ACTUAL DEL SISTEMA DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN ADMINISTRATIVA Y DEL HISTORIAL MÉDICO DE LOS PACIENTES DEL HOSPITAL REGIONAL TAIWÁN 19 DE MARZO DE AZUA, REPÚBLICA DOMINICANA . 75
INTRODUCCIÓN . 76
4.1. Antecedentes históricos del Hospital Taiwán -- 77
4.1.1 Misión -- 78
4.1.2 Visión 78
4.1.3 Valores . 78
4.1.4 Organigrama -- 79
4.2 Procesos para la Creación y/o Gestión de Historiales Médicos -- 79
4.3 Procesos para la planificación del presupuesto 84
4.4 Sistema de Gestión de Información del Taiwán -- 88
4.4.1 Infraestructura de Hardware y Software del Centro de Salud -- 90
4.4.2 Entorno y plataforma de desarrollo -- 91
4.4.3 Versiones del sistema -- 91
4.4.4 Seguridad del sistema -- 92
4.4.5 Copias de Seguridad . 92
4.5 Operación y manejo para pacientes Emergencia . 92
4.6 Operación y manejo de pacientes referidos 93
4.7 Análisis FODA para la analítica de Big Data -- 93
4.8 Presentación y Análisis de la información recopilada a través de encuestas 96
4.9 Resumen del analisis e interpretación de los resultados de las encuestas 105
CONCLUSIÓN . 107
CAPÍTULO V: PROPUESTA DE UN DISEÑO DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES MÉDICAS Y ADMINISTRATIVAS EN EL HOSPITAL REGIONAL TAIWÁN 19 DE MARZO DE AZUA, R.D. APLICANDO ANALÍTICA DE BIG DATA SOBRE EL HISTORIAL MÉDICO DE LOS PACIENTES. -- 108
INTRODUCCIÓN -- 109
5.1 Fundamentación de la propuesta -- 110
5.2 Presentación de la Propuesta -- 112
5.2.1 Documento Visión del Proyecto 112
5.2.1.1 Propósito -- 112
5.2.1.2 Alcance -- 113
5.2.1.3 Posicionamiento 113
5.2.1.4 Descripción del personal involucrado 113
5.2.1.5 Entorno de Usuario . 114
5.2.2 Especificaciones del diseño del Sistema 114
5.2.2.2 Requisitos Funcionales -- 115
5.2.2.3 Requisitos no Funcionales 116
5.2.2.4 Diagramas y Especificaciones de Casos de Uso -- 116
5.2.2.3 Diagrama de Modelado del Sistema 128
5.2.2.3.1 Diagramas de Secuencia . 128
5.2.2.3.2 Diagrama de clases . 132
5.2.3 Propuesta de solución Sistema de Gestión de Información de Analítica de Big Data -- 132
5.2.3.1 Diseño de la Arquitectura del Sistema de Información de Analítica de Big Data . 133
5.2.3.1.1 Base de Datos Relacional 133
5.2.3.1.2 Arquitectura del sistema de información de Analítica de Big Data . 138
5.2.3.1.2.1 Tecnologías de Desarrollo Sistema de Analítica de Big Data -- 139
5.2.3.1.2.1.1 Componentes de las bases de datos relacional . 139
5.2.3.1.2.1.2 Componentes del Sistema de Información de Analítica de Big Data…140
5.2.4 Prototipo de Interfaz de Usuario 150
5.2.5 Estudio de Factibilidad de la Propuesta . 162
5.2.5.1 Factibilidad Técnica 163
5.2.5.2 Factibilidad Operacional -- 163
5.2.5.3 Factibilidad Económica . 164
5.2.6 Escalabilidad 165
5.2.7 Cronograma de Implementación 165
CONCLUSIÓN . 168
CONCLUSIONES -- xvi
RECOMENDACIONES -- xviii
REFERENCIAS -- xix
ANEXOS xxii

El presente trabajo de investigación aborda la problemática actual por la cual está atravesando el Hospital Regional Taiwán 19 de Marzo, donde se presenta una gestión precaria al momento de tomar decisiones, debido a que carecen de un sistema que en base a los historiales médicos proporcione informaciones precisa y veraz que incidan en las mejoras del centro.
Los avances tecnológicos de este siglo han influido significativamente en la forma como se gestiona el sector salud en términos investigativos y de atención primaria. Hoy día no solo se habla de salud predictiva, sino que como resultado de la automatización de los datos personales clínicos de los pacientes se ha evolucionado a historiales médicos electrónicos, se habla también de telemedicina.
Estos historiales clínicos generan millones de datos que las herramientas tecnológicas, actuales no son capaces de manejar, debido a la rapidez con la que los datos crecen. Como consecuencia de esto, la ciencia de la salud ha tenido que valerse de la ciencia de datos, el análisis de Big Data y por su puesto el análisis en sus diferentes tipos: descriptivos, predictivos, diagnóstico y prescriptivo para extraer el mayor beneficio de estos.
Uno de los propósitos principales que persigue esta investigación es tomar como herramienta el análisis de Big Data a través de un diseño de un sistema de información para analizar los historiales médicos y extraer conocimiento útil, tanto en el área clínica como en el área administrativa. Para lo cual, se toma como lugar de aplicación el Hospital Regional Taiwán 19 de Marzo. Por otro lado, que este trabajo de grado pueda trazar un referente en el marco de la salud de la República Dominicana y alinear las metas de la estrategia nacional y objetivos del milenio de las Naciones Unidas en el marco de la salud.

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