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dc.contributor.advisorZapata Ramírez, Sebastián
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.creatorRodríguez Barrera, Edwin Alberto
dc.date.accessioned2022-07-22T16:56:18Z
dc.date.available2022-07-22T16:56:18Z
dc.date.created2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12010/27752
dc.description.abstractActualmente se considera la profesión docente como un pilar fundamental para el futuro del país, es por eso que el estado colombiano debe garantizar las políticas de seguridad social necesarias para evitar que los docentes vinculados al magisterio se enfermen con patologías que por falta de Promoción y Prevención se vuelvan en crónicas dando como resultado docentes en edad productiva pensionados por invalidez, esto a su vez genera ausentismo laboral ya que la capacidad para cubrir las plazas laborales dejadas por los docentes incapacitados, en licencia o en proceso de pensión de invalidez son difíciles de cubrir a tiempo, afectando la educación de nuestros niños. Razón por la cual con la información de la base de datos de docentes pensionados por invalidez del magisterio en los últimos 10 años (2010-2020) con sus respectivas patologías se puede llegar a entrenar un modelo predictivo para identificar las patologías que conllevan a una pensión de invalidez y esto a su vez puede ayudar a la empresa aseguradora en salud del magisterio para aplicar un modelo de Promoción y Prevención y así de esta manera afrontar el problema de raíz y evitar patologías crónicas. No es un secreto que las técnicas utilizadas en aprendizaje automático son las ideales para el análisis de datos sobre diferentes tipos de información para así lograr un entrenamiento optimo del modelo predictivo. Como conclusión de lo anterior descrito, se puede definir que los modelos predictivos en salud pueden llegar a facilitar los tratamientos médicos y la predicción de enfermedades futuras de las personas, siempre y cuando el modelo este entrenado con datos reales, en el desarrollo del proyecto se iniciaría un proceso el cual en futuro podrá ser utilizado por la empresa aseguradora en salud del magisterio para identificar patologías y comorbilidades que conllevan a que un docente se pensione por invalidez.spa
dc.format.extent57 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.sourceinstname:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.sourcereponame:Expeditio Repositorio Institucional UJTLspa
dc.subjectAnalítica de datosspa
dc.titleAnalítica de datos para la predicción de enfermedades que conllevan a una pensión de invalidez en el magisterio colombianospa
dc.type.localTrabajo de grado de maestríaspa
dc.subject.lembEstadística matemática -- Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembAnálisis de datos de tiempo de falla -- Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembMinería de datos -- Tesis y disertaciones académicasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.rights.localAcceso restringidospa
dc.identifier.repourlhttp://expeditio.utadeo.edu.cospa
dc.creator.degreeMagíster en Ingeniería y Analítica de Datosspa
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería y Analítica de Datosspa
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dc.description.hashtag#Datosspa
dc.description.abstractenglishCurrently, the teaching profession is considered a fundamental pillar for the future of the country, that is why the Colombian state must guarantee the necessary social security policies to prevent that the teachers from becoming ill with pathologies that, due to lack of Promotion and Prevention, become Chronic resulting in teachers of productive age pensioned by disability, this in turn generates absenteeism from work since the ability to cover the jobs left by disabled teachers, on leave or in the process of disability pension are difficult to cover on time, affecting the education of our children. Reason why taking the database of teachers retired due to teacher disability in the last 10 years (2010-2020) with their respective pathologies, a predictive model can be trained to identify the pathologies that lead to a disability pension and this in turn can help the teaching health insurance company to apply a Promotion and Prevention model and thus attack the root problem and avoid chronic diseases. It is not a secret that the techniques used in machine learning are ideal for analyzing data on different types of information in order to achieve optimal training of the predictive model. As a conclusion of the above described, it can be defined that predictive models in health can facilitate medical treatments and the prediction of future diseases of people, as long as the model has been understood with real data, in the development of the project A process would begin which in the future may be used by the teaching health insurance company to identify pathologies and comorbidities that lead to a teacher retiring due to disability.spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa


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