Aplicación de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para identificar riesgos operacionales en el sector salud

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dc.contributor.advisorPencue-Fierro, Edgar Leonairo
dc.contributor.authorMejía Delgado, Alejandro
dc.date.accessioned2026-07-21T14:49:55Z
dc.date.available2026-07-21T14:49:55Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl presente proyecto aplicado, denominado “Aplicación de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para identificar riesgos operacionales en el sector salud”, aborda el análisis de las PQRD reportadas ante la Superintendencia Nacional de Salud como fuente de información para identificar señales asociadas a fallas operacionales en la prestación de servicios de salud. Su importancia radica en que el alto volumen de inconformidades reportadas por los usuarios puede reflejar problemas recurrentes en procesos como acceso a servicios, autorizaciones, entrega de medicamentos, atención asistencial, atención administrativa y continuidad del cuidado, los cuales requieren ser analizados de forma sistemática para apoyar la gestión preventiva del riesgo. El objetivo del proyecto fue aplicar técnicas de PLN y aprendizaje automático para clasificar las PQRD en categorías de riesgo operacional y asociarlas con procesos de la prestación de servicios de salud, siguiendo la metodología CRISP-DM. Para ello, se consolidaron las bases abiertas de PQRD del periodo 2017–2024, se realizó la evaluación de calidad, depuración y normalización de los datos, y se construyó una base final de 8.039.810 registros. Posteriormente, se preparó un corpus textual a partir de los campos normalizados de macromotivo, motivo general y motivo específico, y se elaboró una muestra etiquetada manualmente de 4.000 registros en siete categorías de riesgo operacional. A partir de esta muestra se entrenaron y evaluaron diferentes modelos de clasificación supervisada, seleccionando como modelo final Linear SVC con representación TF-IDF calibrado mediante el método sigmoid, por su equilibrio entre desempeño, interpretabilidad y viabilidad computacional. El modelo fue aplicado sobre la base depurada, permitiendo clasificar las PQRD y relacionarlas con procesos de atención en salud. Como aplicación, los resultados permiten identificar patrones recurrentes de riesgo, priorizar procesos críticos, diseñar visualizaciones analíticas y formular recomendaciones orientadas a mejorar la calidad del servicio y prevenir la recurrencia de fallas operacionales en el sector salud.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent95 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5677
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectProcesamiento de lenguaje natural (PLN)spa
dc.subjectModelos predictivosspa
dc.subjectRiesgo operacionalspa
dc.subjectSalud en Colombiaspa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectNatural language processing (NLP)eng
dc.subjectPredictive modelseng
dc.subjectOperational riskeng
dc.subjectHealthcare in Colombiaeng
dc.subjectMachine learningeng
dc.titleAplicación de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para identificar riesgos operacionales en el sector saludspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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