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Clasificación de triaje de emergencia con aprendizaje automático. Un caso colombiano.
Introducción. Este estudio presenta una investigación innovadora sobre la clasificación de pacientes en servicios de urgencias mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Objetivo. Proporcionar una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para identificar rápidamente a los pacientes que requieren una intervención urgente. Método. Se desarrolló un modelo equilibrado de Random Forest, que mostró resultados prometedores en la clasificación. El enfoque creó subcategorías de clasificación y asignó diferentes prioridades en función del estado crítico. Resultados. Los resultados fueron alentadores, con una precisión del 80,14 % para los pacientes de alta prioridad, del 79,45 % para los pacientes derivados y del 81,29 % para los pacientes que finalmente fallecieron. Los resultados respaldan la eficacia del modelo para mejorar la toma de decisiones en los servicios de urgencias. Conclusiones. La investigación tiene como objetivo mejorar la eficiencia de la clasificación de pacientes, optimizar la asignación de recursos y garantizar una atención oportuna. Aporta nuevos conocimientos y puede beneficiar a los profesionales sanitarios al mejorar la calidad de la atención de urgencias.
