Modelación de insolvencia en hospitales quirúrgicos y medicina general en el sector salud

Abstract

Este estudio analiza la insolvencia en Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPS) en Colombia, específicamente hospitales quirúrgicos y de medicina general, mediante técnicas de árboles de decisión (CHAID) y modelos de inteligencia artificial (red neuronal y red bayesiana). Se empleó una base de datos de 269 IPS distribuidas en cinco regiones del país, considerando 11 variables financieras y 3 no financieras (localización, antigüedad y transparencia). Los resultados evidencian una correlación significativa entre las variables financieras y la insolvencia empresarial. Los modelos CHAID y red neuronal alcanzaron precisiones superiores al 92%, mientras que la red bayesiana obtuvo un 77,28%, confirmando la efectividad de los enfoques propuestos para predecir riesgos financieros en el sector salud.