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https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9629| Título : | Detección de Patrones Atípicos en la Contratación Pública Ecuatoriana del Sector Salud |
| Autor : | Guerrero Rambay, David Paúl Guerra Velasco, Galo Ernesto Miranda Jaramillo, Mauricio Rodrigo Mosquera Jordán, Ramiro Fernando Mora Cajas, Karla Estefanía (tutor) Vinueza Bustamante, Bryan Steven (tutor) |
| Palabras clave : | CONTRATACIÓN PÚBLICA;SECTOR SALUD;APRENDIZAJE AUTOMÁTICO NO SUPERVISADO;DETECCIÓN DE ANOMALÍAS |
| Fecha de publicación : | 2026 |
| Editorial : | QUITO/UIDE/2026 |
| Citación : | Guerrero Rambay, David Paúl; Guerra Velasco, Galo Ernesto; Miranda Jaramillo, Mauricio Rodrigo; Mosquera Jordán, Ramiro Fernando. (2026). Detección de Patrones Atípicos en la Contratación Pública Ecuatoriana del Sector Salud. Maestría en ciencia de datos. UIDE. Quito. 141 p. |
| Resumen : | En Ecuador, al igual que en otros países, la contratación pública concentra un volumen significativo de recursos y enfrenta constantes riesgos de irregularidades y falta de transparencia en varios sectores, especialmente en el de la salud. Debido a que no existen etiquetas oficiales que permitan clasificar los contratos como regulares o irregulares, la presente investigación se haorientado a la detección de patrones atípicos en los procesos contractuales mediante técnicas de aprendizaje automático no supervisado. Para el entrenamiento de los modelos se segmentó la información del periodo 2020–2025, enfocándose en bienes y servicios del sector salud y utilizando los datos abiertos disponibles en la Plataforma de Información Abierta de Contratación Pública del Servicio Nacional de Contratación Pública (SERCOP)… In Ecuador, as in many other countries, public procurement involves a significant volume of public resources and faces persistent risks related to irregularities and lack of transparency, particularly in the health sector. Since there are no official labels available to classify contracts as regular or irregular, this research focuses on the detection of atypical patterns in procurement processes through unsupervised machine learning techniques. For model training, data from the 2020–2025 period were segmented, focusing on goods and services related to the health sector and using open data available through the Open Public Procurement Information Platform managed by the National Public Procurement Service (SERCOP)… |
| URI : | https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9629 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Maestría - en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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