Torres Valencia, Cristian AlejandroGuzmán Sandoval, Laura CatalinaVictoria González, Xammy Alexander2026-07-222026-07-222026http://hdl.handle.net/11522/5692El presente proyecto aplicado aborda la problemática de la estimación del costo de los seguros médicos en el sector asegurador colombiano, considerando las limitaciones actuales en los procesos de tarificación y evaluación del riesgo. El desarrollo del proyecto tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático que permitiera apoyar de manera técnica y objetiva la estimación de costos asociados a los asegurados, integrando variables demográficas, clínicas, comportamentales y de uso de servicios médicos. Para ello, se realizó la estructuración y depuración de una base de datos amplia y heterogénea, la cual requirió procesos exhaustivos de limpieza, imputación, estandarización y transformación para garantizar su calidad y consistencia. A partir de este insumo, se realizó un análisis exploratorio detallado que permitió identificar relaciones relevantes, anomalías y variables clave para la construcción del modelo. Posteriormente, se implementaron algoritmos supervisados y no supervisados como Regresión Lineal, Random Forest, XGBoost y técnicas de segmentación de usuarios, con el fin de identificar patrones de siniestralidad y mejorar la precisión en la predicción de costos. Los modelos fueron evaluados mediante métricas cuantitativas como MAE, RMSE y R², permitiendo seleccionar la arquitectura con mejor desempeño predictivo. Como resultado, se obtuvo una herramienta analítica orientada a fortalecer los procesos de tarificación y gestión del riesgo, además de un prototipo interactivo de visualización que facilita la interpretación de resultados y la toma de decisiones estratégicas en el sector asegurador. El proyecto aporta una aplicación práctica de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en seguros de salud, contribuyendo al fortalecimiento técnico y financiero de las aseguradoras dentro del contexto colombiano.51 p.application/pdfspaTarificaciónAprendizaje automáticoSeguros médicosGestión del riesgoSegmentación de riesgoPricingMachine learningHealth insuranceRisk managementRisk segmentationmaster thesishttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2