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dc.date.accessioned 2020-04-20T16:33:35Z
dc.date.available 2020-04-20T16:33:35Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/93781
dc.description.abstract El presente trabajo tiene por objeto describir la forma en que las técnicas de minería de datos pueden eficientizar la gestión de turnos médicos, analizando la historia de turnos otorgados y las distintas variables que pueden influir a la hora de decidir la asistencia a dicho turno. Se ha trabajado sobre un caso de estudio real, implementando técnicas de minería de datos a través de la metodología CRISP-DM. es
dc.format.extent 179-187 es
dc.language es es
dc.subject Minería de Datos es
dc.subject Gestión de turnos médicos es
dc.subject CRISP-DM es
dc.subject Árboles de Decisión es
dc.title Un modelo predictivo para reducir la tasa de ausentismo en atenciones médicas programadas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.issn 1853-1881 es
sedici.creator.person Moine, Juan Miguel es
sedici.creator.person Bigatti, Cristian Germán es
sedici.creator.person Leale, Guillermo es
sedici.creator.person Carnevali, Graciela es
sedici.creator.person Francheli, Esther es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2013-09
sedici.relation.event IV Congreso Argentino de Informática y Salud (CAIS) - JAIIO 42 (2013) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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