Las unidades hospitalarias del país carecen de médicos especialistas para atender el volumen intenso de pacientes que existen, muchas veces este número reducido de expertos se debe, entre otras cosas: ofertas de posgrado inexistentes, no existencia de políticas claras en la oferta y demanda. Por lo expuesto, se tiene como información, la demanda de las atenciones médicas a los pacientes, su posterior sintomatología y medicación; el número de profesionales y sus diferentes especialidades, etc.; lo cual nos conlleva a determinar cómo gestionar y aprovechar dicha información para impulsar mediante un enfoque predictivo, una herramienta de inteligencia de negocios Knime y ayudada por la metodología CRISP-DM propia de los proyectos que emplean minería de datos; el análisis y la toma de decisiones en seleccionar las mejores especialidades. El objetivo es analizar la crisis de especialidades médicas mediante un enfoque predictivo de la información a través de herramientas y metodologías de minado de datos; los principales objetivos específicos son: identificar la información pertinente a partir de la información relevada; diseñar el enfoque predictivo a través de modelos y metodología de minería de datos y evaluar el modelo predictivo mediante variables en la toma de decisiones. Finalmente, con el análisis predictivo de la información de datos hospitalarios, se pudo identificar, seleccionar y mejorar las variables que permitieron la toma de decisiones oportuna para la apertura de especialidades médicas necesarias y acertadas; identificar fuentes de trabajo; detectar las enfermedades catastróficas con un alto índice de mortalidad y poder mitigar su incidencia en la sociedad.

<p>El presente trabajo describe de manera breve el resultado de las actividades de becarios del grupo Grupo en Energías Renovables de la FaCEN A y alumnos y profesores de la escuela técnica Fray Luis Beltrán, llevadas a cabo en el marco de la Articulación entre la Universidad y la Escuela Secundaria. En este contexto, se ha logrado presentar con éxito un auto eléctrico que incorpora un sistema de carga de baterías mediante generación solar fotovoltaica. El mismo ha pasado dos instancias del certamen TécnicaMente, resultando seleccionado para la Instancia Nacional en la ciudad de Salta. Asimismo, se capacitó a alumnos del área electrónica en la aplicación de tecnología Arduino e implementación de red tipo mesh con módulos Zigbee como elementos de enlace. Por último, se presentó además ante el INET , un proyecto institucional para la instalación de un sistema fotovoltaico conectado a red para capacitar técnicos calificados en este tipo de tecnologías.</p>