Examinando por Autor "Caicedo Castro, Isaac Bernardo"

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    PublicaciónRestringido
    Ajuste de modelos de Machine Learning para pronosticar el ausentismo de usuarios en una IPS
    (Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Padilla Avila, Estefani Esther; Cochet Tirado, Brayan Said; Morales Rivera, Mario Alfonso; Perez Cantero, Kevin Luis; Caicedo Castro, Isaac Bernardo; Correa Vanegas, Emelis; Ruiz Sárez, Juan Camilo
    La falta de asistencia a citas médicas programadas se refiere a la situación en la que los usuarios de una empresa de servicios de salud no se presentan a su cita acordada. Esta problemática puede estar influenciada por diversos factores, tales como la edad del paciente, el tipo de cita, el perfil socioeconómico, el lugar de residencia entre otros El ausentismo a las consultas médicas tiene importantes implicaciones para la entidad prestadora del servicio, tanto en términos de costos como de eficiencia. Por lo tanto, es crucial poder estimar la probabilidad de que los usuarios de una institución prestadora de salud (IPS) no se presenten a la cita previamente programada, para proponer soluciones efectivas basadas en esta información. En esta ponencia se presentarán los resultados del entrenamiento de modelos de Machine Learning (ML) para clasificar a los usuarios de la IPS según el riesgo de no asistir a una cita médica previamente programada, considerando algunas características tanto del paciente como de la cita. Además, explica una estrategia de sobre agendamiento de citas basadas en las predicciones hechas por los modelos, que brinde confianza a la IPS para administrar de manera más eficiente la programación de la agenda de los médicos, lo que a su vez contribuirá a la reducción de costos y aumento de la eficiencia de la organización. Esta aplicación de los modelos de ML proporciona una oportunidad para que la empresa optimice la asignación de citas, reduciendo el ausentismo y lo cual se vería reflejado en una atención más oportuna para los afiliados a esta entidad, con tiempos de espera más cortos al solicitar los servicios.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de sistema backend para la gestión de la empresa Buen Pastor Medical Center
    (2022-02-22) Correa Mass, Adrián David; Caicedo Castro, Isaac Bernardo
    Dentro de la empresa Startups Lab S.A.S se encuentra un área de desarrollo de software la cuál posee mucho potencial pero necesitaba una mejora en las formas en que implementaban sus flujos de trabajo y organización de proyectos y personal así mismo como la forma en la cuál se codificaban dichos proyectos, en el siguiente documento se describen todas las actividades que se llevaron a cabo para realizar dicha mejora y los resultados que se evidenciaron luego de su implementación, adicionalmente se usaron todas estas mejoras para el desarrollo de un sistema backend para la administración y gestión de un centro médico radicado en la ciudad de Miami, Florida
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    PublicaciónRestringido
    Predicción de los resultados académicos en el área de programación del programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Córdoba
    (2022-02-28) Pinto Lucas, José David; Caicedo Castro, Isaac Bernardo
    In this work, I aim at finding the functional dependency between the engineering students’ performance in computer programming courses and competencies that they achieved during the secondary. The context of this work consists of engineering students with a major in computer science at University of Córdoba, in Colombia. I assume the test known as Saber 11, which is used to evaluate students at secondary level throughout Colombia, measures the extent that secondary students have attained competencies in four areas as follows: i) Mathematics, ii) critical reading, iii) English, and iv) social science and citizen competencies. In fact, the Saber 11 test outcomes are considered to study applications for undergraduate careers at Colombian universities, such as, e.g., the University of Córdoba. Attaching the results of the saber 11 test together with the results obtained by the programming courses (computational logic, programming I, II, II) by means of computational learning algorithms predicts the future performance of the new students of the systems engineering career, the computer programming courses are assumed to be fundamental for the rest of the courses of the curriculum, which require students to have skills to solve problems through the writing of computer programs. In conclusion, the main contribution of this work is an intelligence system which predicts the students’ average grade of all computer programming courses given their outcomes achieved from the Saber 11 test, in the context of the B.Sc. in Engineering with a major in computer science at University of Córdoba. From the evaluation carried out on this systems, it reaches a RMSE and R2 about 0.29 and 0.98, respectively.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Pronósticos del precio del ganado de primera calidad en Subastar S.A. - Montería: una comparativa entre modelos de series de tiempo clásicos, redes neuronales artificiales y modelos híbridos
    (Universidad de Córdoba, 2024-12-09) Miranda Urango, Yehison Elías; Pérez Cuadrado, Isaac Manuel; Treco Hernández, Manuel; Treco Hernandez, Manuel; Caicedo Castro, Isaac Bernardo; Bru Cordero, Osnamir Elias
    Este estudio analizó y comparó modelos de series de tiempo clásicos, redes neuronales artificiales y métodos híbridos para pronosticar el precio del ganado de primera calidad en Subastar S.A., Montería. Se destacó la importancia económica del sector ganadero en Córdoba y la evolución de la comercialización a través de subastas y plataformas virtuales. Además, se exploró el impacto de la inteligencia artificial en la predicción de precios, con énfasis en la metodología de Box-Jenkins y las redes neuronales. Se encontró que los modelos de redes neuronales híbridos CNN-LSTM y el modelo Transformer fueron los que arrojaron mejores resultados. El objetivo fue identificar el modelo más adecuado para mejorar la planificación económica y reducir riesgos financieros.