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De historias clínicas a modelos prescriptivos: business analytics en listas de espera oncológicas

En esta charla revisaremos cómo, a partir de historias clínicas desordenadas y procesos poco definidos en un hospital público, construimos un pipeline de business analytics para gestionar la lista de espera oncológica: detección automática de pacientes con cáncer usando texto libre y codificación diagnóstica, levantamiento y modelamiento de procesos, diseño de tableros operacionales para monitorear cuellos de botella en tiempo (casi) real y desarrollo de modelos predictivos y de priorización para apoyar decisiones sobre a quién atender primero bajo capacidad limitada. Usando el caso del Hospital de La Florida y el proyecto de Políticas Públicas UC, discutiremos lecciones de gobernanza y calidad de datos, así como oportunidades para que la analítica avanzada conecte decisiones clínicas, de gestión y de política pública en oncología. Expositor: Rodrigo Carrasco Director de la Iniciativa de Ciencia de Datos y Profesor Asociado del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional y del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Su trabajo de investigación se centra en la intersección entre analítica predictiva y prescriptiva, combinando modelos de incertidumbre con optimización combinatorial, programación estocástica y el diseño y análisis de algoritmos para desarrollar herramientas de apoyo a la decisión, especialmente en problemas de planificación y control óptimo. Rodrigo es ingeniero industrial con diploma en Ingeniería Eléctrica y magíster en Ingeniería Eléctrica de la UC, y Doctor en Industrial Engineering and Operations Research por Columbia University. Desde 2021 integra el Advisory Board del Columbia Global Center | Santiago y es miembro del directorio del Instituto Chileno de Investigación de Operaciones.