Aplicación de Machine Learning y Ciencia de Datos para la optimización del inventario de medicamentos en el hospital local Sabanas de San Ángel

Abstract

El presente informe expone la implementación de modelos de Machine Learning y técnicas de Ciencia de Datos para optimizar la gestión del inventario de medicamentos en el Hospital Local Sabanas de San Ángel. A través del análisis de datos históricos, limpieza, visualización y desarrollo de modelos predictivos (como XGBoost, GRU y Random Forest), se logró anticipar la demanda de medicamentos, reduciendo pérdidas por desabastecimiento o sobreabastecimiento. Los resultados muestran mejoras significativas en la eficiencia operativa, reducción de costos y una mayor disponibilidad de insumos. Este proyecto demuestra el potencial de las tecnologías analíticas en la mejora de los servicios de salud.