Mostrar el registro sencillo del ítem

Detección de anomalías en procesos de gestión sanitaria usando métodos de analítica de procesos

dc.contributor.advisorGonzález Rojas, Oscar Fernando
dc.contributor.authorVargas Holguín, Oswaldo
dc.date.accessioned2023-02-03T14:48:10Z
dc.date.available2023-02-03T14:48:10Z
dc.date.issued2023-02-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1992/64571
dc.descriptionEste documento evalúa la pertinencia de diferentes métodos de analítica de procesos para la detección de anomalías del proceso ¿Prestación de Servicios Asistenciales" en la empresa EPS Sanitas.
dc.description.abstractEn algunos aspectos de la asistencia sanitaria, la seguridad del paciente es un factor importante de preocupación y los métodos que han sido desarrollados para ayudar a detectar una situación anómala, no brindan la inmediatez que se requiere para reaccionar a tiempo y evitar una situación en la que el bienestar de los pacientes está comprometido. El objetivo del presente estudio es establecer la base teórica de la detección de anomalías en procesos y usar métodos, basados en Minería de Procesos y Deep Learning para evaluar su pertinencia en la detección de anomalías conducentes a identificar la existencia de situaciones problemáticas para el paciente.
dc.description.sponsorshipKeraltyes_CO
dc.description.sponsorshipEPS Sanitases_CO
dc.format.extent102 páginases_CO
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_CO
dc.language.isospaes_CO
dc.publisherUniversidad de los Andeses_CO
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/*
dc.titleDetección de anomalías en procesos de gestión sanitaria usando métodos de analítica de procesos
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaes_CO
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería de Sistemas y Computaciónes_CO
dc.subject.keywordAnomaly detection
dc.subject.keywordDeep learning
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaes_CO
dc.publisher.departmentDepartamento de Ingeniería Sistemas y Computaciónes_CO
dc.contributor.juryNúñez Castro, Haydemar María
dc.contributor.juryCamargo Chávez, Manuel Alejandro
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería de Sistemas y Computaciónes_CO
dc.description.degreelevelMaestríaes_CO
dc.description.researchareaModelos de Aprendizaje de Máquinaes_CO
dc.identifier.instnameinstname:Universidad de los Andeses_CO
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Sénecaes_CO
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/es_CO
dc.relation.references[1] S. Alla and S. K. Adari, Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning. New York: Apress Media, 2019.es_CO
dc.relation.references[2] ¿Asistencia sanitaria - Wikipedia, la enciclopedia libre.¿ https://es.wikipedia.org/wiki/Asistencia_sanitaria (accessed Jun. 08, 2021).es_CO
dc.relation.references[3] G. N.A., ¿Technologies for Analyzing and Improving Healthcare Processes. In: Leal Filho W., Wall T., Azul A., Brandli L., Özuyar P. (eds) Good Health and Well-Being. Encyclopedia of the UN Sustainable Development Goals,¿ Springer, Cham, 2020, p. 2.es_CO
dc.relation.references[4] WHO Centre for Health Development, ¿A Glossary of Terms for Community Health Care and Services for Older Persons. WHO/WKC/Tech.Ser./04.2.2004,¿ vol. 5, Kobe, Japan: Kobe, Japan¿: WHO Centre for Health Development, 2014.es_CO
dc.relation.references[5] K. Grumbach and T. Bodenheimer, ¿The Organization of Health Care,¿ JAMA J. Am. Med. Assoc., vol. 273, no. 2, pp. 160¿167, 1995, doi: 10.1001/jama.1995.03520260082038.es_CO
dc.relation.references[6] L. Shi, ¿The Impact of Primary Care: A Focused Review,¿ Scientifica (Cairo)., vol. 2012, pp. 1¿22, 2012, doi: 10.6064/2012/432892.es_CO
dc.relation.references[7] B. Starfield, ¿Is primary care essential?,¿ Lancet, vol. 344, no. 8930, pp. 1129¿1133, 1994, doi: 10.1016/S0140-6736(94)90634-3.es_CO
dc.relation.references[8] S. M. Schneider, G. C. Hamilton, P. Moyer, and J. S. Stapczynski, ¿Definition of Emergency Medicine,¿ Acad. Emerg. Med., vol. 5, no. 4, pp. 348¿351, Apr. 1998, doi: 10.1111/j.1553-2712.1998.tb02720.x.es_CO
dc.relation.references[9] B. Bergman, D. Neuhauser, and L. Provost, ¿Five main processes in healthcare: A citizen perspective,¿ in BMJ Quality and Safety, vol. 20, no. SUPPL. 1, BMJ Qual Saf, 2011, pp. 11¿12.es_CO
dc.relation.references[10] ¿Sistema Obligatorio de Garantía de Calidad en Salud (SOGCS).¿ https://www.minsalud.gov.co/salud/PServicios/Paginas/sistema-obligatorio-garantia-calidad-SOGC.aspx.es_CO
dc.relation.references[11] ¿Biblioteca Nacional de Indicadores de Calidad de la Atención en Salud,¿ 2011.es_CO
dc.relation.references[12] R. S. Mans, W. M. P. Van Der Aalst, and R. J. B. Vanwersch, Process Mining in Healthcare Evaluating and Exploiting Operational Healthcare Processes. SpringerBriefs in Business Process Management, 2015.es_CO
dc.relation.references[13] L. Reinkemeyer and W. Van Der Aalst, Process Mining in Action: Principles, Use Cases and Outlook. Springer, 2020.es_CO
dc.relation.references[14] W. M. P. Aalst, Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, vol. 136, no. 2. Berlin: Springer-Verlag, 2011.es_CO
dc.relation.references[15] T. Nolle, A. Seeliger, N. Thoma, and M. Mühlhäuser, ¿DeepAlign: Alignment-Based Process Anomaly Correction Using Recurrent Neural Networks,¿ Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 12127 LNCS, pp. 319¿333, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-49435-3_20.es_CO
dc.relation.references[16] M. Dumas, M. La Rosa, J. Mendling, and H. A. Reijers, Fundamentals of business process management: Second Edition. Springer Publishing Company, 2018.es_CO
dc.relation.references[17] S. Onoda, Y. Ikkai, T. Kobayashi, and N. Komoda, ¿Definition of deadlock patterns for business processes workflow models,¿ in Proceedings of the Thirtysecond Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2003, p. 11, doi: 10.1109/hicss.1999.772966.es_CO
dc.relation.references[18] T. Nolle, A. Seeliger, and M. Mühlhäuser, ¿BINet: Multivariate business process anomaly detection using deep learning,¿ Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 11080 LNCS, pp. 271¿287, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-98648-7_16.es_CO
dc.relation.references[19] V. R. Konasani and S. Kadre, Practical Business Analytics Using SAS. Apress, 2015.es_CO
dc.relation.references[20] ¿Estadística.¿ https://es.wikipedia.org/wiki/Estadística.es_CO
dc.relation.references[21] F. Richter, Y. Lu, L. Zellner, J. Sontheim, and T. Seidl, ¿TOAD: Trace Ordering for Anomaly Detection,¿ Proc. - 2020 2nd Int. Conf. Process Mining, ICPM 2020, pp. 169¿176, 2020, doi: 10.1109/ICPM49681.2020.00033.es_CO
dc.relation.references[22] Fabio Bezerra, J. Wainer, and W. M. P. van Der, ¿Detection Using Process Mining,¿ Springer Berlin Heidelb., 2006.es_CO
dc.relation.references[23] R. Sarno, F. Sinaga, and K. R. Sungkono, ¿Anomaly detection in business processes using process mining and fuzzy association rule learning,¿ J. Big Data, vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s40537-019-0277-1.es_CO
dc.relation.references[24] M. Camargo, M. Dumas, and O. González-Rojas, ¿Learning Accurate LSTM Models of Business Processes,¿ Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 11675 LNCS, pp. 286¿302, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-26619-6_19.es_CO
dc.relation.references[25] M. Torres Díaz, O. González Rojas, and M. Camargo, ¿Deep Learning Transformer Architecture for Predictive Business Processes Monitoring and Anomaly Detection,¿ 2020es_CO
dc.relation.references[26] O. Calin, Deep Learning Architectures A Mathematical Approach. Springer Series in the Data Sciences, 2020.es_CO
dc.relation.references[27] I. Teinemaa, M. Dumas, M. . Rosa, and F. . Maggi, ¿Outcome-oriented predictive process monitoring: Review and benchmark.,¿ 2017.es_CO
dc.relation.references[28] ¿Discriminative Model.¿ https://en.wikipedia.org/wiki/Discriminative_model.es_CO
dc.relation.references[29] ¿Introduction to generative and discriminative models.¿ https://towardsdatascience.com/introduction-to-generative-and-discriminative-models-9c9ef152b9af.es_CO
dc.relation.references[30] J. Moolayil, Learn Keras for Deep Neural Networks. 2019.es_CO
dc.relation.references[31] A. de S. Correia and E. L. Colombini, ¿Attention, please! A survey of Neural Attention Models in Deep Learning,¿ 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2103.16775.es_CO
dc.relation.references[32] D. Bahdanau, K. H. Cho, and Y. Bengio, ¿Neural machine translation by jointly learning to align and translate,¿ 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc., 2015.es_CO
dc.relation.references[33] M. Phi, ¿Illustrated Guide to Transformers - Step by Step Explanation,¿ Towards Data Science, 2020. https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0.es_CO
dc.relation.references[34] A. Vaswani et al., ¿Attention is all you need,¿ Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 2017-Decem, pp. 5999¿6009, 2017.es_CO
dc.relation.references[35] R. Kozik, M. Pawlicki, and M. Chora¿, ¿A new method of hybrid time window embedding with transformer-based traffic data classification in IoT-networked environment,¿ Pattern Anal. Appl., 2021, doi: 10.1007/s10044-021-00980-2.es_CO
dc.relation.references[36] S. B. Buchbinder and J. M. Thompson, Career Opportunities in Health Care Management. Jones and Bartlett Publishers, 2018.es_CO
dc.relation.references[37] J. S. Toussaint and K. Correia, ¿Why Process Is U.S. Health Care¿s Biggest Problem.,¿ Harvard Business Review, 2018. https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bth&AN=129104929&site=ehost-live%0Ahttp://hbr.org/product/a/an/H0488K-PDF-ENG.es_CO
dc.relation.references[38] K. Z. Pedersen, Organizing Patient Safety. 2018.es_CO
dc.relation.references[39] J. T. Reason, Human error, vol. 29, no. 02. New York: Cambridge University Press, 1991.es_CO
dc.relation.references[40] ¿Use Cases Apromore.¿ https://apromore.org/use-cases/.es_CO
dc.relation.references[41] ¿Apromore Key Features.¿ https://apromore.org/key-features/.es_CO
dc.relation.references[42] S. M. R. Beheshti et al., Process analytics: Concepts and techniques for querying and analyzing process data. Springer Publishing Company, 2016.es_CO
dc.relation.references[43] J. A. Jiménez Moscoso, ¿Un criterio para identificar datos atípicos,¿ Rev. Colomb. Estad., vol. 27, no. 2, pp. 109¿121, 2004.es_CO
dc.relation.references[44] J. A. Jiménez, ¿Una generalización de la estadística de Cook,¿ Rev. Colomb. Estad., vol. 24, no. 2, pp. 111¿120, 2001.es_CO
dc.relation.references[45] Microsoft, ¿Transparency Note: Anomaly Detector,¿ p. 6, 2022.es_CO
dc.relation.references[46] J. J. Montaño and A. Palmer, ¿Numeric sensitivity analysis applied to feedforward neural networks,¿ Neural Comput. Appl., vol. 12, no. 2, pp. 119¿125, 2003, doi: 10.1007/s00521-003-0377-9.es_CO
dc.relation.references[47] J. Pearl, ¿Theoretical Impediments to Machine Learning With Seven Sparks from the Causal Revolution,¿ pp. 3¿3, 2018, doi: 10.1145/3159652.3176182.es_CO
dc.relation.references[48] A. Gonfalonieri, ¿Introduction to Causality in Machine Learning,¿ Towards Data Science, 2020. https://towardsdatascience.com/introduction-to-causality-in-machine-learning-4cee9467f06f.es_CO
dc.relation.references[49] D. S. Yeung, I. Cloete, D. Shi, and W. W.Y. Ng, Sensitivity Analysis for Neural Networks, vol. 53, no. 9. Springer, 2013.es_CO
dc.relation.references[50] A. Fan, T. Lavril, E. Grave, A. Joulin, and S. Sukhbaatar, ¿Addressing Some Limitations of Transformers with Feedback Memory,¿ 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2002.09402.es_CO
dc.relation.references[51] M. Dehghani, S. Gouws, O. Vinyals, J. Uszkoreit, and ¿. Kaiser, ¿Universal transformers,¿ 7th Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2019, 2019.es_CO
dc.relation.references[52] K. Tran, A. Bisazza, and C. Monz, ¿The importance of being recurrent for modeling hierarchical structure,¿ Proc. 2018 Conf. Empir. Methods Nat. Lang. Process. EMNLP 2018, pp. 4731¿4736, 2020, doi: 10.18653/v1/d18-1503.es_CO
dc.relation.references[53] M. Hahn, ¿Theoretical limitations of self-attention in neural sequence models,¿ Trans. Assoc. Comput. Linguist., 2020, doi: 10.1162/tacl_a_00306.es_CO
dc.relation.references[54] ¿Learning about the Attention Mechanism and the Transformer Model.¿ https://deepfrench.gitlab.io/deep-learning-project/.es_CO
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentTextes_CO
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenceAttribution-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subject.themesIngenieríaes_CO


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Nombre: VargasOswaldo_2022_DeteccionAn ...

[PDF] PDF Open Access[PDF] VER Open Access

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem