CLASIFICACIÓN DE PACIENTES SEGÚN SÍNTOMAS USANDO RELACIONES DE EQUIVALENCIA EN UN SISTEMA COMPUTACIONAL
| dc.creator | Henao Gil, Cristian Daniel | es |
| dc.creator | Lara Anaya, Álvaro José | es |
| dc.date | 2025-12-09 | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-24T21:25:31Z | |
| dc.description | Resumen El trabajo propone un sistema computacional para EPS que clasifica pacientes según la similitud exacta de sus síntomas mediante relaciones de equivalencia (reflexividad, simetría y transitividad). La investigación se desarrolló en tres fases: (1) revisión bibliográfica para identificar síntomas frecuentes y criterios de agrupación; (2) implementación de un prototipo en Python que modela pacientes y síntomas como conjuntos y agrupa automáticamente a quienes comparten el mismo conjunto sintomático; y (3) validación inicial con datos simulados.Los resultados muestran que el sistema forma clases de equivalencia coherentes (p. ej., pacientes A, B y D con fiebre, tos y dolor de garganta quedan en la misma clase; C, con un síntoma menos, no).Las conclusiones señalan que el enfoque puede mejorar la organización de datos clínicos, reducir tiempos de atención y apoyar diagnósticos colectivos, aunque su adopción práctica exige acceso a datos reales, validación con personal médico e integración con plataformas de salud. Se recomienda avanzar hacia pruebas en entornos operativos y fortalecer la interoperabilidad. | es |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier | https://revistas.poligran.edu.co/index.php/elementos/article/view/5087 | |
| dc.identifier | 10.15765/8d8tdw38 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10823/10082 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Politécnico Grancolombiano | es |
| dc.relation | https://revistas.poligran.edu.co/index.php/elementos/article/view/5087/5349 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2025 Elementos | es |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es |
| dc.source | ELEMENTOS; Vol. 11 No. 1 (11) (2025): Proyectos de investigación formativa (PIF) 2025 - Escuela de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) - ISSN-L: 2248-5252 / E-ISSN: 2027-923X | en |
| dc.source | Elementos; Vol. 11 Núm. 1 (11) (2025): Proyectos de investigación formativa (PIF) 2025 - Escuela de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) - ISSN-L: 2248-5252 / E-ISSN: 2027-923X | es |
| dc.source | 2248-5252 | |
| dc.source | 2027-923X | |
| dc.source | 10.15765/84a1de35 | |
| dc.subject | sistema computacional | es |
| dc.subject | Conjuntos de equivalencia | es |
| dc.subject | Clasificación de síntomas | es |
| dc.subject | Relaciones de equivalencia | es |
| dc.subject | Salud digital | es |
| dc.title | CLASIFICACIÓN DE PACIENTES SEGÚN SÍNTOMAS USANDO RELACIONES DE EQUIVALENCIA EN UN SISTEMA COMPUTACIONAL | es |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | Ponencia evento | es |