SISTEMA DE APOYO CLÍNICO: OPTIMIZACIÓN DE INVENTARIOS Y CLASIFICACIÓN DIAGNÓSTICA

Abstract

Este Trabajo Fin de Grado nace a partir de las bases de la evolución del área de salud de la mano de la informática. En el proyecto, nos centramos en la gestión de los centros clínicos a través de la tecnología, basándose en dos pilares fundamentales: la toma de decisiones diagnósticas y la gestión eficiente de los suministros. En un entorno sanitario cada vez más digitalizado, la informática se convierte en una herramienta clave para mejorar tanto la precisión médica como la viabilidad operativa.

En el primer bloque del trabajo nos enfocamos en la gestión eficiente de inventarios. Para ello, se comparan diferentes modelos de predicción, desde enfoques más tradicionales hasta algoritmos de aprendizaje automático, con el objetivo de estimar la demanda de stock de forma precisa.

Por otro lado, exploramos el desarrollo de un modelo de apoyo al diagnóstico. Aquí, el análisis se centra en cómo hemos pasado de los antiguos sistemas basados en reglas rígidas a la necesidad actual de una Inteligencia Artificial Explicable (XAI). El objetivo va más allá de la precisión del modelo, intentando que el profesional sanitario pueda utilizar el modelo como herramienta, depositando confianza en cada predicción.

En conjunto, los resultados obtenidos evidencian que la aplicación de modelos predictivos puede contribuir significativamente a mejorar la eficiencia operativa y el apoyo a la toma de decisiones en entornos clínicos. La integración de técnicas de análisis de datos con modelos interpretables permite no solo optimizar la gestión de recursos, sino también ofrecer herramientas de apoyo al diagnóstico que resulten comprensibles y útiles para los profesionales sanitarios. De este modo, el trabajo pone de manifiesto el potencial de la ingeniería informática para impulsar soluciones tecnológicas que favorezcan una gestión sanitaria más eficiente y basada en datos.