Cluster analysis for the prevention of hospital readmission of diabetic patients - Villanueva-Rueda, César G.; Chávez-Bosquez, Óscar; Hernández-Ocaña, Betania; Hernández-Torruco, José (Tecnura, 2025)
Objetivo: el reingreso hospitalario en pacientes con diabetes representa un reto significativo tanto para los sistemas de salud como para la calidad de vida del paciente. El objetivo principal de este trabajo es identificar patrones comunes asociados a un mayor riesgo de reingreso. Metodología: Este estudio presenta un análisis de conglomerados (clusters) aplicado a un conjunto de datos clínicos de pacientes con diabetes que fueron reingresados en hospitales de 130 instituciones médicas en Estados Unidos. El análisis emplea algoritmos de conglomerados no supervisados, como k-means y PAM, con el fin de segmentar a los pacientes según sus características clínicas y demográficas. Este estudio también evalúa diferentes métodos de selección de características, identificando el Recocido Simulado (Simulated Annealing) como el más efectivo para seleccionar subconjuntos óptimos de variables. Resultados: factores recurrentes, tales como: duración de la estancia hospitalaria, afecciones médicas asociadas y los tipos de tratamiento recibido, influyen significativamente en la probabilidad de reingreso. Conclusiones: los resultados del conglomerado proporcionan información valiosa para guiar el desarrollo de intervenciones personalizadas dirigidas a reducir las tasas de reingreso hospitalario en pacientes con diabetes.