M01- Análisis de gestión de turnos médicos: las conversaciones son mas que palabras.
Tutora: Eugenia Haluszka
El dataset a trabajar presenta información sobre los turnos médicos sacados, a través de un asistente conversacional, por los pacientes de diversos centros de salud. El objetivo de esta mentoría radica en reconocer cómo será el comportamiento de un paciente ante un determinado turno, ¿asistirá? ¿no asistirá? Identificar estas situaciones permite a la clínica poder tomar acciones previas, como por ejemplo enviar notificaciones a lxs pacientes que no vayan a asistir, entre otras cosas.
– ¿Todos los centros médicos presentan el mismo comportamiento de sus pacientes? De no ser así, ¿Cuáles son las principales diferencias y a qué se le atribuye?
– ¿Existen ciertos patrones o características similares entre quienes asisten y quienes no asisten a los turnos médicos?
– ¿Cuáles son las características que resultan de gran relevancia como predictoras de asistencia a turnos? ¿Por qué cree que es así?
– ¿Cuál cree que es el hospital, especialidad y o especialista que presenta las tasas más altas de asistencia? ¿Y las más bajas? ¿Por qué cree que se da de esta manera?
– De acuerdo con la predicción de asistir o no a un turno, al observar los datos de asistencia por clínica, ¿considera que hay clases desbalanceadas? ¿Qué estrategia se podría implementar para solucionarlo?
– ¿Existe la misma asistencia durante todo el periodo estudiado?¿Cambia en algunos meses, días o semanas?¿A qué podría deberse?
– ¿Qué métricas debería considerar para evaluar mi modelo?