Logotipo del repositorio

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.advisorRíos Gutiérrez, Andrés Sebastián
dc.contributor.advisorVillamizar Morales, Jorge
dc.contributor.authorRodríguez Calderón, Keren Slendy
dc.contributor.evaluatorBautista Rozo, Lola Xiomara
dc.contributor.evaluatorSepúlveda Murillo, Fabio Humberto
dc.date.accessioned2026-08-21T22:04:34Z
dc.date.created2026-08-21
dc.date.issued2026-08-21
dc.description.abstractEsta 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.abstractenglishThis 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.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameMatemático
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/48170
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programMatemáticas
dc.publisher.schoolEscuela de Matemáticas
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectagrupamiento no supervisado
dc.subjectepisodios hospitalarios
dc.subjectingreso por episodio
dc.subjectanálisis financiero
dc.subjectCIE-10
dc.subjectFOSCAL
dc.subject.keywordunsupervised clustering
dc.subject.keywordhospital episodes
dc.subject.keywordincome per episode
dc.subject.keywordfinancial analysis
dc.subject.keywordICD-10
dc.subject.keywordFOSCAL.
dc.titlePráctica 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.englishBusiness Internship: Diagnosis Segmentation and Analysis of Patient Billing Trends in Inpatient Services Using Clustering and Patient-Level Revenue Prediction Models
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Documento.pdf
Tamaño:
14.27 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Carta de autorización.pdf
Tamaño:
138.42 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Nota de proyecto.pdf
Tamaño:
308.34 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.17 KB
Formato:
Item-specific license agreed to upon submission
Descripción:

Colecciones

VIGILADA MINEDUCACIÓN

Ordenanza No. 83 de 1.944 (junio 22)

Carácter académico: Universidad

Notificaciones judiciales: notjudiciales@uis.edu.co 

.

Código SNIES: 1204   Nit: 890.201.213-4

Línea Anticorrupción:  +57 (601) 562 9300 EXT: 3633

Línea transparente: +57 (607) 630 3031