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dc.rights.licenseabiertoes_ES
dc.contributor.advisorGuarin, Leidy
dc.contributor.authorCristancho Sarmiento, Andersson Alfredo
dc.contributor.otherOchoa Correa, Victor Andres
dc.coverage.spatialBucaramanga, Santander, Colombiaes_ES
dc.date.accessioned2026-08-19T22:20:39Z
dc.date.available2026-08-19T22:20:39Z
dc.identifier.citationN/Aes_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/24912
dc.descriptionSeguridad Informatica Gobierno TI Arquitectura y Desarrolloes_ES
dc.description.abstractLa gestión de los datos clínicos constituye un aspecto fundamental para garantizar la calidad de la atención en salud, la continuidad asistencial y el cumplimiento de las disposiciones normativas relacionadas con la protección de la información. Sin embargo, el crecimiento constante de la información clínica digital y las exigencias asociadas a la interoperabilidad, seguridad y privacidad de los datos han generado nuevos desafíos para las organizaciones del sector salud colombiano. En este contexto, el presente trabajo tuvo como objetivo proponer un plan de tratamiento de datos apoyado en técnicas de inteligencia artificial, orientado a optimizar la gestión, clasificación y protección de la información clínica en el sector salud en Colombia. La investigación se desarrolló mediante un enfoque cualitativo y un alcance descriptivo, sustentado en la revisión y análisis de literatura especializada, documentos técnicos y normativa vigente relacionada con la gestión de datos clínicos, interoperabilidad, seguridad de la información e inteligencia artificial aplicada al sector salud. Este proceso permitió identificar los principales retos asociados al tratamiento de los datos clínicos y las oportunidades de fortalecimiento mediante la incorporación de lineamientos basados en buenas prácticas y tecnologías emergentes. Como resultado, se estructuró una propuesta de plan de tratamiento de datos clínicos compuesta por componentes relacionados con gobierno del dato, calidad de la información, clasificación y estandarización, interoperabilidad, seguridad de la información y aplicación de técnicas de inteligencia artificial. Asimismo, se definieron lineamientos, roles, responsabilidades y un ciclo de implementación orientado a favorecer la gestión integral de la información clínica dentro de las organizaciones de salud. Se concluye que el aprovechamiento efectivo de la inteligencia artificial en el sector salud depende de la existencia de condiciones previas asociadas a la gobernanza de datos, la calidad de la información, la interoperabilidad y la seguridad de la información.es_ES
dc.description.sponsorshipN/Aes_ES
dc.description.tableofcontentsRESUMEN EJECUTIVO 10 INTRODUCCIÓN 12 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 14 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 14 1.2. JUSTIFICACIÓN 16 1.3. OBJETIVOS 17 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 17 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 17 2. MARCO REFERENCIAL 18 2.1. MARCO TEÓRICO 18 2.1.1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN EL SECTOR SALUD 18 2.1.2. GESTIÓN DEL CICLO DE VIDA DEL DATO CLÍNICO 19 2.1.3. INTEROPERABILIDAD EN SALUD Y ESTÁNDAR HL7 FHIR 22 2.1.4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL TRATAMIENTO DE DATOS CLÍNICOS 25 2.2. MARCO CONCEPTUAL 27 2.2.1. DATO CLÍNICO 27 2.2.2. HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA 27 2.2.3. INTEROPERABILIDAD EN SALUD 27 2.2.4. HL7 FHIR 27 2.2.5. RESUMEN DIGITAL DE ATENCIÓN EN SALUD (RDA) 28 2.2.6. CICLO DE VIDA DEL DATO CLÍNICO 28 2.2.7. SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN EN SALUD 28 2.2.8. DATOS PERSONALES SENSIBLES EN SALUD 28 2.2.9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SALUD 29 2.2.10. TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN SALUD 29 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 30 3.1.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN 30 3.1.2. ENFOQUE DE LA INVESTIGACIÓN 30 3.1.3. MÉTODO DE LA INVESTIGACIÓN 31 3.1.4. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN 32 3.1.5. PROCEDIMIENTO DE LA INVESTIGACIÓN 33 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 37 4.1. CONTEXTO ACTUAL DEL TRATAMIENTO DE DATOS CLÍNICOS EN EL SECTOR SALUD COLOMBIANO 37 4.2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL TRATAMIENTO DE DATOS CLÍNICOS 39 4.3. PROPUESTA DE PLAN DE TRATAMIENTO DE DATOS CLÍNICOS APOYADO EN IA 41 4.3.1. GOBIERNO DEL DATO CLÍNICO 42 4.3.2. CAPTURA Y CALIDAD DE LOS DATOS CLÍNICOS 43 4.3.3. CLASIFICACIÓN Y ESTANDARIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN CLÍNICA 45 4.3.4. INTEROPERABILIDAD DE LOS DATOS CLÍNICOS 47 4.3.5. SEGURIDAD Y PROTECCIÓN DE LA INFORMACIÓN 49 4.3.6. APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE IA 51 4.4. ESTRUCTURA PROPUESTA DEL PLAN DE TRATAMIENTO DE DATOS CLÍNICOS 61 4.4.1. OBJETIVO DEL PLAN 61 4.4.2. ALCANCE DEL PLAN 62 4.4.3. COMPONENTES DEL PLAN 64 4.4.4. ROLES Y RESPONSABILIDADES 67 4.4.5. CICLO DE IMPLEMENTACIÓN Y MEJORA CONTINUA 69 4.4.6. BENEFICIOS ESPERADOS 72 4.4.7. REPRESENTACIÓN CONCEPTUAL DEL PLAN DE TRATAMIENTO DE DATOS CLÍNICOS 75 5. RESULTADOS 78 5.1. RESULTADOS DEL ANÁLISIS DOCUMENTAL Y NORMATIVO 78 5.2. RESULTADOS DE LA ESTRUCTURACIÓN DEL PLAN DE TRATAMIENTO DE DATOS CLÍNICOS 80 5.3. ANÁLISIS DE LA PROPUESTA DESARROLLADA 85 5.4. APORTE DE LA PROPUESTA FRENTE A LA PROBLEMÁTICA IDENTIFICADA 88 6. CONCLUSIONES 92 7. RECOMENDACIONES 94 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 97es_ES
dc.publisherUnidades Tecnológicas de Santanderes_ES
dc.subjectDatos clínicos, Inteligencia artificial, Interoperabilidad, Gobernanza de datos, sector salud.es_ES
dc.titlePropuesta de un plan de tratamiento de datos clínicos apoyado en inteligencia artificial para el sector salud en Colombiaes_ES
dc.typedegree workes_ES
dc.rights.holderCC.BY.NC.ND 2.5es_ES
dc.date.emitido2026-08-19
dc.dependenciafcnies_ES
dc.proceso.procesoutsbienestares_ES
dc.type.modalidaddesarrollo_tecnológicoes_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogIngeniero de Sistemases_ES
dc.educationlevelProfesionales_ES
dc.contibutor.evaluatorevaluadores_ES
dc.date.aprobacion2026-08-18
dc.description.programaacademicoIngeniería de Sistemases_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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