Publicación: Práctica Empresarial: Segmentación de diagnósticos y análisis de la tendencia de la facturación de pacientes en el servicio de hospitalización mediante modelos de clustering y predictivos de ingreso por paciente
| dc.contributor.advisor | Ríos Gutiérrez, Andrés Sebastián | |
| dc.contributor.advisor | Villamizar Morales, Jorge | |
| dc.contributor.author | Rodríguez Calderón, Keren Slendy | |
| dc.contributor.evaluator | Bautista Rozo, Lola Xiomara | |
| dc.contributor.evaluator | Sepúlveda Murillo, Fabio Humberto | |
| dc.date.accessioned | 2026-08-21T22:04:34Z | |
| dc.date.created | 2026-08-21 | |
| dc.date.issued | 2026-08-21 | |
| dc.description.abstract | Esta práctica empresarial desarrolló una ruta analítica para segmentar episodios hospitalarios y caracterizar su comportamiento financiero en el servicio de hospitalización de la Fundación Oftalmológica de Santander – Clínica FOSCAL. Se utilizaron registros secundarios anonimizados de 2021–2024, con análisis en la cohorte 2024 sin episodios COVID-19, tomando el episodio hospitalario como unidad de análisis. La metodología incluyó depuración, normalización, control de duplicados, evaluación de faltantes, recodificación y reclasificación clínica mediante códigos CIE-10 y nombres diagnósticos. Para evitar circularidad, el agrupamiento se construyó con variables diagnósticas y demográficas, excluyendo mortalidad, ingreso, estancia, EPS, servicio y unidad médica. Se combinaron codificación one-hot, TruncatedSVD, MiniBatchKMeans y agrupamiento jerárquico de Ward. La solución final definió diez grupos clínico-diagnósticos, caracterizados por mortalidad, estancia, composición diagnóstica e ingreso. El análisis financiero empleó el ingreso total como variable, sin interpretarlo como costo, utilidad ni rentabilidad, y aplicó transformación logarítmica robusta, ANCOVA con interacción grupo clínico–estancia, errores estándar HC3, comparaciones ajustadas y residuos financieros. Los resultados evidenciaron heterogeneidad clínica y financiera, concentración del ingreso en grupos no transmisibles y episodios con ingreso superior al esperado. El estudio aporta una herramienta reproducible para priorización institucional, auditoría xfinanciera y calidad del dato, sin establecer causalidad ni reemplazar la auditoría clínica individual. | |
| dc.description.abstractenglish | This business internship developed an analytical workflow to segment hospital episodes and characterize their financial behavior in the hospitalization service of Fundación Oftalmológica de Santander – Clínica FOSCAL. Anonymized secondary records from 2021–2024 were analyzed, focusing on the 2024 cohort after excluding COVID-19 episodes and using the hospital episode as the unit of analysis. The methodology included data cleaning, normalization, duplicate control, missing-value assessment, category recoding, and clinical reclassification based on ICD-10 codes and diagnostic names. To avoid circularity, clustering used diagnostic and demographic variables while excluding mortality, income, length of stay, insurer, service, and medical unit. The strategy combined one-hot encoding, TruncatedSVD, MiniBatchKMeans, and Ward hierarchical clustering. Ten clinical-diagnostic groups were identified and characterized by mortality, length of stay, diagnostic composition, and income. Financial analysis used total income without interpreting it as cost, profit, or profitability, applying robust logarithmic transformation, ANCOVA with clinical group–length of stay interaction, HC3 standard errors, adjusted comparisons, and financial residuals. Results showed clinical and financial heterogeneity, concentration of cumulative income in noncommunicable groups, and episodes with income above expected values. The study provides a reproducible tool for institutional prioritization, financial auditing, and data quality review without establishing causality or replacing individual clinical auditing and oversight. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Matemático | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/48170 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias | |
| dc.publisher.program | Matemáticas | |
| dc.publisher.school | Escuela de Matemáticas | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | agrupamiento no supervisado | |
| dc.subject | episodios hospitalarios | |
| dc.subject | ingreso por episodio | |
| dc.subject | análisis financiero | |
| dc.subject | CIE-10 | |
| dc.subject | FOSCAL | |
| dc.subject.keyword | unsupervised clustering | |
| dc.subject.keyword | hospital episodes | |
| dc.subject.keyword | income per episode | |
| dc.subject.keyword | financial analysis | |
| dc.subject.keyword | ICD-10 | |
| dc.subject.keyword | FOSCAL. | |
| dc.title | Práctica Empresarial: Segmentación de diagnósticos y análisis de la tendencia de la facturación de pacientes en el servicio de hospitalización mediante modelos de clustering y predictivos de ingreso por paciente | |
| dc.title.english | Business Internship: Diagnosis Segmentation and Analysis of Patient Billing Trends in Inpatient Services Using Clustering and Patient-Level Revenue Prediction Models | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
Archivos
Bloque original
1 - 3 de 3
Cargando...
- Nombre:
- Documento.pdf
- Tamaño:
- 14.27 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Cargando...
- Nombre:
- Carta de autorización.pdf
- Tamaño:
- 138.42 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Cargando...
- Nombre:
- Nota de proyecto.pdf
- Tamaño:
- 308.34 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Bloque de licencias
1 - 1 de 1
Cargando...
- Nombre:
- license.txt
- Tamaño:
- 2.17 KB
- Formato:
- Item-specific license agreed to upon submission
- Descripción:
