Modelos de conocimiento para predecir el comportamiento del colectivo de los planes de salud UNET con fines de planificación del servicio

Abstract

La presente investigación describe la formulación de Modelos de Conocimiento basados en técnicas estadísticas y de minería de datos, que permitan bajo el estudio de la siniestralidad en los planes de salud utilizados por el personal que labora en la Universidad Nacional Experimental del Táchira, ayudar a describir la situación actual y predecir patrones de comportamiento del colectivo afiliado a dichos planes. Fue aplicada la metodología KDD (Knowledge Discovery in Databases) utilizando diversas técnicas de minería, entre las que se pueden destacar: análisis de tablas de contingencia, el enfoque de regresión lineal, redes bayesianas, árboles de decisión, redes neurales y regresión logística además de técnicas econométricas como la regresión de poisson. Para realizar las pruebas, se utilizaron registros de siniestralidad almacenados en la Base de Datos del Sistema Financiero y de Recursos Humanos de la UNET la cual se encuentra en Oracle 10g, los datos fueron extraídos a través de un proceso de extracción, transformación y carga, conteniendo los registros de siniestralidad de los planes desde el año 2006. La aplicación de las técnicas mencionadas, se llevó a cabo haciendo uso de herramientas automáticas de estadística y minería como SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) y Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Los resultados permitieron obtener modelos que se ajustaron y predicen la siniestralidad de los asegurados de acuerdo con la clase a la que correspondan, estas clases fueron determinadas en función de las variables tipo de personal, sexo y edad las cuales resultaron ser las que mejor explican la variabilidad del número de siniestrados. Esta estimación sirvió para predecir el importe al que asciende el riesgo de siniestro que se encuentra en cada clase tomando en cuenta las variables de población previamente determinadas y la variable tipo de siniestro.