Las TIC como instrumento para la innovación en la gestión del servicio de salud pública en el Tolima (Colombia)
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad, los procesos yactividades propios de las organizaciones vinculadas a la gestión del serviciode salud pública requieren de un gran manejo de datos y velocidad en elprocesamiento de los mismos. En este sentido, es un hecho que las Tecnologíasde Información y Comunicación (TIC) se han constituido en una herramientaesencial para incorporar soluciones novedosas y efectivas (eficaces + eficientes)para el manejo y administración de sistemas de información complejos. En elcaso de la prestación de servicios de salud, el impacto de una mejora en losprocesos de gestión, recae sobre todo, en la población más vulnerable y deescasos recursos, que en una gran proporción reside en zonas rurales. Este artículo da a conocer el caso de un diseñoe implementación de una solución innovadora a la problemática del proceso detrámite manual de autorizaciones de servicios especializados de salud en el departamentodel Tolima, Colombia. La solución alproceso de solicitudes, se apoyó en la tecnología ‘Cloud computing’ y sevalidó con su puesta en marcha y consulta a usuarios. El análisis de losregistros y la consulta de evaluación del servicio, realizada a usuarios detrámites de autorizaciones, revelan el impacto positivo de esta innovación enel proceso. Las variables de desempeño del sistema sugieren una reduccióndel tiempo de respuesta en el servicio del 60% y del costo del trámite hasta enun 40% para los usuarios, a su vez en una mejora en la percepción de la calidaden el servicio. Esta experiencia evidencia que las innovaciones de proceso,soportadas con TIC, representan una alternativa efectiva para mejorar losservicios de salud y ampliar losbeneficios de políticas públicas vinculadas con el sector.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".