2.1 Predicción de Abandono de Clientes: Datos de Salud

La ingeniería de características es un proceso crucial que transforma datos sin procesar en características significativas, mejorando significativamente el rendimiento y la precisión de un modelo. Este proceso intrincado requiere una comprensión profunda del dominio, un examen meticuloso de los datos y un enfoque claro en el problema en cuestión.

En este capítulo, profundizamos en las técnicas sofisticadas empleadas para crear características poderosas para modelos predictivos, utilizando ejemplos diversos de una amplia variedad de campos para ilustrar sus aplicaciones prácticas y su impacto potencial.

Nuestro ejemplo inicial se centra en el sector de la atención médica, abordando específicamente el crítico problema de la predicción de abandono de clientes. Este caso de uso tiene una importancia inmensa en la industria de la salud, ya que la retención y la satisfacción de los pacientes no son solo resultados deseables, sino pilares fundamentales que sustentan una atención efectiva y garantizan la viabilidad y sostenibilidad a largo plazo de los proveedores de atención médica.

Al aplicar técnicas avanzadas de ingeniería de características en este contexto, podemos desbloquear valiosos insights que permiten a las organizaciones de salud abordar proactivamente los riesgos de abandono, lo que lleva a mejores resultados para los pacientes y ecosistemas de atención médica más sólidos.

La predicción de abandono de clientes es un aspecto crítico de la gestión de la atención médica que se enfoca en identificar pacientes o clientes que probablemente interrumpan su relación con un proveedor de atención médica. Este concepto va más allá de la mera retención de pacientes; se trata de mantener la continuidad del cuidado, lo cual es crucial para resultados de salud óptimos. En el contexto de la atención médica, el abandono puede manifestarse de diversas maneras:

Discontinuación de chequeos regulares
Falta de adherencia a los planes de tratamiento prescritos
Cambio a otros proveedores de atención médica
Incumplimiento de recomendaciones de cuidado preventivo

Comprender y predecir el abandono permite a las organizaciones de salud implementar intervenciones específicas, tales como:

Comunicaciones personalizadas de seguimiento
Programas de educación sanitaria adaptados
Sistemas optimizados de programación de citas
Estrategias mejoradas de compromiso con el paciente

Estas medidas proactivas no solo mejoran la retención de pacientes, sino que también contribuyen a mejores resultados de salud y a una mayor satisfacción de los pacientes.

Para predecir efectivamente el abandono, empleamos técnicas avanzadas de ingeniería de características para extraer insights significativos de los datos de salud. Este proceso implica crear un conjunto de características relevantes que capturen varios aspectos del comportamiento y la demografía de los pacientes. Algunas características clave incluyen:

Frecuencia de visitas: mide la frecuencia con la que un paciente interactúa con el sistema de salud, proporcionando información sobre su nivel de compromiso.
Tiempo promedio entre citas: ayuda a identificar patrones de continuidad en el cuidado y posibles brechas en el tratamiento.
Edad: puede ser indicativa de diferentes necesidades de salud y factores de riesgo.
Estado del seguro: puede influir en la capacidad o disposición del paciente para buscar atención regular.
Número de citas perdidas: podría indicar falta de compromiso o barreras para acceder a la atención.

Además, podemos incorporar características más detalladas como:

Puntaje de adherencia al tratamiento: calculado en función de patrones de reabastecimiento de medicamentos y asistencia a citas de seguimiento.
Métricas de satisfacción del paciente: derivadas de encuestas o formularios de retroalimentación para evaluar la experiencia general.
Tendencias en los resultados de salud: seguimiento de mejoras o deterioros en indicadores clave de salud a lo largo del tiempo.

Al aprovechar estas características diversas, podemos construir un modelo predictivo integral que no solo identifique a los pacientes en riesgo de abandono, sino que también proporcione insights procesables para estrategias de intervención personalizadas. Este enfoque basado en datos permite a los proveedores de salud asignar recursos de manera más eficiente, mejorar los resultados de los pacientes y, en última instancia, elevar la calidad general de la atención ofrecida.

2.1.1 Paso 1: Entendiendo el Conjunto de Datos

En este ejemplo, exploraremos un conjunto de datos de atención médica que abarca una gran cantidad de información sobre citas de pacientes, demografía y registros históricos de visitas. Nuestro objetivo principal es desarrollar un modelo predictivo para el abandono de pacientes, un aspecto crítico de la gestión de la atención médica. Para lograrlo, emplearemos técnicas avanzadas de ingeniería de características para crear un conjunto de predictores poderosos que capturen patrones de comportamiento complejos e interacciones pasadas entre los pacientes y sus proveedores de salud.

El conjunto de datos con el que trabajaremos es rico en características potenciales, incluyendo, entre otras, fechas de citas, edad de los pacientes, estado del seguro y resultados de visitas. Aprovechando estos datos, buscamos construir un conjunto sólido de características que puedan identificar efectivamente a los pacientes en riesgo de abandonar su relación con el proveedor de atención médica. Estas características irán más allá de la información demográfica simple, incorporando patrones temporales complejos y métricas de compromiso que puedan proporcionar insights profundos sobre el comportamiento del paciente.

Nuestro proceso de ingeniería de características se centrará en extraer información significativa de los datos sin procesar, transformándolos en indicadores predictivos que puedan impulsar nuestro modelo de predicción de abandono. Exploraremos varias dimensiones de la interacción del paciente, como la frecuencia de visitas, la adherencia a citas y los patrones en la utilización de servicios de salud. Al hacerlo, podremos crear una visión multifacética del nivel de compromiso de cada paciente y de los posibles factores de riesgo para el abandono.

Cargando el Conjunto de Datos

Comencemos cargando y explorando el conjunto de datos para identificar las características disponibles y comprender la estructura de los datos.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load the healthcare churn dataset
df = pd.read_csv('healthcare_churn_data.csv')

# Display basic information and first few rows
print("Dataset Information:")
print(df.info())

print("\nFirst Few Rows of Data:")
print(df.head())

# Basic statistics of numerical columns
print("\nBasic Statistics of Numerical Columns:")
print(df.describe())

# Check for missing values
print("\nMissing Values:")
print(df.isnull().sum())

# Visualize the distribution of a key feature (e.g., Age)
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['Age'], kde=True)
plt.title('Distribution of Patient Age')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# Correlation matrix of numerical features
correlation_matrix = df.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).corr()
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix of Numerical Features')
plt.show()

# Analyze churn rate (assuming 'Churned' is a binary column)
churn_rate = df['Churned'].mean()
print(f"\nOverall Churn Rate: {churn_rate:.2%}")

# Churn rate by a categorical feature (e.g., Insurance Type)
churn_by_insurance = df.groupby('InsuranceType')['Churned'].mean().sort_values(ascending=False)
print("\nChurn Rate by Insurance Type:")
print(churn_by_insurance)

# Visualize churn rate by insurance type
plt.figure(figsize=(10, 6))
churn_by_insurance.plot(kind='bar')
plt.title('Churn Rate by Insurance Type')
plt.xlabel('Insurance Type')
plt.ylabel('Churn Rate')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

healthcare_churn_data.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1a0c2c976eec12a098752_healthcare_churn_data.csv

Este fragmento de código ofrece un análisis exhaustivo del conjunto de datos sobre abandono en atención médica. Desglosemos los componentes clave y sus funciones:

Importación de Librerías:
- Se añadieron matplotlib y seaborn para la visualización de datos.
Exploración Básica de Datos:
- Se conservó el código original para cargar el conjunto de datos y mostrar información básica.
- Se agregó df.describe() para mostrar resúmenes estadísticos de las columnas numéricas.
- Se incluyó una verificación de valores faltantes con df.isnull().sum().
Visualización de Datos:
- Se añadió un histograma para visualizar la distribución de edades de los pacientes.
- Se creó un mapa de calor de la matriz de correlación para mostrar relaciones entre características numéricas.
Análisis de Abandono:
- Se calculó y mostró la tasa general de abandono.
- Se analizó la tasa de abandono según una característica categórica (por ejemplo, tipo de seguro).
- Se visualizó la tasa de abandono por tipo de seguro usando un gráfico de barras.

Este código ofrece una exploración inicial integral del conjunto de datos, con representaciones visuales de características clave y relaciones. Ayuda a comprender la distribución de datos, identificar posibles correlaciones y revelar patrones de comportamiento de abandono en diversas categorías. Este análisis detallado puede guiar los esfuerzos de ingeniería de características y generar insights valiosos para construir un modelo de predicción de abandono más efectivo.

2.1.2 Paso 2: Creación de Características Predictivas

Después de comprender a fondo el conjunto de datos, podemos proceder a crear características que capturen patrones significativos indicativos de abandono de pacientes. Estas características están diseñadas para proporcionar insights profundos sobre el comportamiento de los pacientes, niveles de compromiso y posibles factores de riesgo. Exploremos algunas características clave que podrían contribuir significativamente a predecir el abandono de pacientes:

Frecuencia de Visitas:
Cuantifica con qué frecuencia un paciente interactúa con el proveedor de atención médica. Es un indicador crucial del compromiso del paciente y puede revelar patrones en la utilización de servicios de salud. Una alta frecuencia de visitas podría sugerir manejo activo de condiciones crónicas o prácticas de cuidado preventivo, mientras que una baja frecuencia podría indicar posible desinterés o barreras para acceder a la atención.
Tiempo Entre Visitas:
Al calcular la duración promedio entre visitas consecutivas, se pueden obtener insights sobre la regularidad y consistencia de las interacciones del paciente con el sistema de salud. Intervalos más largos entre visitas podrían señalar un menor compromiso o necesidades de salud cambiantes, aumentando el riesgo de abandono.
Tasa de Citas Perdidas:
Este indicador rastrea la proporción de citas programadas a las que un paciente no asiste. Una alta tasa de citas perdidas podría reflejar insatisfacción con los servicios, desafíos logísticos o prioridades de salud cambiantes. Es un predictor valioso de abandono potencial ya que refleja directamente el compromiso del paciente con su plan de atención.
Puntaje de Adherencia al Tratamiento:
Esta característica compuesta podría incorporar datos sobre reabastecimiento de medicamentos, asistencia a citas de seguimiento y cumplimiento de pruebas o procedimientos recomendados. Proporciona una visión integral del compromiso del paciente con su plan de tratamiento.
Tendencias en Resultados de Salud:
Al rastrear cambios en indicadores clave de salud a lo largo del tiempo, se puede evaluar la efectividad de la atención y el progreso del paciente. Resultados de salud decrecientes a pesar de visitas regulares podrían indicar insatisfacción y un mayor riesgo de abandono.

Estas características, cuando se implementan, ayudan a capturar patrones matizados de comportamiento del paciente, lealtad al proveedor y compromiso general con el sistema de salud. Al combinar estos indicadores, se puede crear un modelo predictivo robusto que no solo identifique a los pacientes en riesgo de abandonar, sino que también proporcione insights procesables para estrategias personalizadas de retención.

2.1.3 Creación de la Característica de Frecuencia de Visitas

La Frecuencia de Visitas es un indicador crítico del compromiso del paciente y un predictor clave de abandono potencial en entornos de atención médica. Este métrico proporciona valiosos insights sobre los patrones de interacción del paciente con su proveedor de atención médica. Los pacientes que exhiben una alta frecuencia de visitas generalmente están más comprometidos con su atención, lo que podría indicar:

Manejo activo de condiciones crónicas
Compromiso con prácticas de cuidado preventivo
Fuerte confianza en su proveedor de atención médica
Satisfacción con la calidad de la atención recibida

Por el contrario, una baja frecuencia de visitas podría ser una señal de alerta, indicando potencialmente:

Insatisfacción con los servicios o la calidad de la atención
Falta de necesidad percibida de atención médica
Barreras para acceder a la atención (por ejemplo, problemas de transporte, restricciones financieras)
Cambio hacia otros proveedores de atención médica

Comprender los patrones de frecuencia de visitas permite a los proveedores de atención médica identificar a los pacientes con mayor riesgo de abandono e implementar estrategias de retención específicas. Por ejemplo, los pacientes con una frecuencia de visitas decreciente podrían beneficiarse de un contacto personalizado, programas educativos sobre la importancia de los chequeos regulares o asistencia para superar barreras en el acceso a la atención.

Al utilizar esta característica en modelos predictivos, las organizaciones de atención médica pueden abordar proactivamente los riesgos de abandono, mejorando finalmente los resultados de los pacientes y manteniendo la continuidad del cuidado.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load the dataset
df = pd.read_csv('healthcare_churn_data.csv')

# Convert 'AppointmentDate' to datetime
df['AppointmentDate'] = pd.to_datetime(df['AppointmentDate'])

# Calculate visit frequency for each patient
visit_frequency = df.groupby('PatientID').size().rename('VisitFrequency')

# Add visit frequency as a new feature
df = df.merge(visit_frequency, on='PatientID')

# Calculate days since last visit
df['DaysSinceLastVisit'] = (df.groupby('PatientID')['AppointmentDate'].transform('max') - df['AppointmentDate']).dt.days

# Calculate average time between visits
avg_time_between_visits = df.groupby('PatientID').apply(lambda x: x['AppointmentDate'].diff().mean().days).rename('AvgTimeBetweenVisits')
df = df.merge(avg_time_between_visits, on='PatientID')

# Assuming 'Missed' column where 1 indicates missed and 0 indicates attended appointments
missed_appointment_rate = df.groupby('PatientID')['Missed'].mean().rename('MissedApptRate')
df = df.merge(missed_appointment_rate, on='PatientID')

print("\nData with New Features:")
print(df[['PatientID', 'AppointmentDate', 'VisitFrequency', 'DaysSinceLastVisit', 'AvgTimeBetweenVisits', 'MissedApptRate']].head())

# Visualize the distribution of visit frequency
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['VisitFrequency'], kde=True)
plt.title('Distribution of Visit Frequency')
plt.xlabel('Number of Visits')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# Analyze correlation between new features and churn
correlation_matrix = df[['VisitFrequency', 'DaysSinceLastVisit', 'AvgTimeBetweenVisits', 'MissedApptRate', 'Churned']].corr()
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix of New Features and Churn')
plt.show()

healthcare_churn_data.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1a0c2c976eec12a098752_healthcare_churn_data.csv

Este fragmento de código presenta un enfoque exhaustivo para la ingeniería de características orientada a predecir el abandono de pacientes en el ámbito de la atención médica. Analicemos sus elementos clave:

Carga y Preprocesamiento de Datos:
- El conjunto de datos se carga desde un archivo CSV.
- La columna 'AppointmentDate' se convierte al formato datetime para realizar cálculos basados en el tiempo.
Característica de Frecuencia de Visitas:
- Calcula el número de visitas para cada paciente utilizando groupby y operaciones size.
- Esta característica ayuda a identificar pacientes altamente comprometidos frente a aquellos que visitan con menos frecuencia.
Característica de Días Desde la Última Visita:
- Calcula el número de días entre la visita más reciente y cada cita.
- Esto puede ayudar a identificar pacientes que no han visitado en mucho tiempo y que podrían estar en riesgo de abandonar.
Característica de Tiempo Promedio Entre Visitas:
- Calcula el intervalo promedio entre visitas consecutivas para cada paciente.
- Esta característica puede revelar patrones de regularidad en las visitas y posibles signos de desinterés.
Característica de Tasa de Citas Perdidas:
- Suponiendo que exista una columna 'Missed' (1 para citas perdidas, 0 para asistidas), calcula la proporción de citas perdidas por paciente.
- Altas tasas de citas perdidas pueden indicar insatisfacción o barreras para acceder a la atención.
Visualización de Datos:
- Se genera un histograma de la frecuencia de visitas para visualizar la distribución.
- Se crea un mapa de calor de la matriz de correlación para mostrar relaciones entre las nuevas características y el abandono.

Este enfoque integral no solo crea características valiosas para predecir el abandono, sino que también proporciona insights visuales sobre los datos. En particular, la matriz de correlación puede revelar qué características están más fuertemente asociadas con el abandono, guiando el desarrollo del modelo y las estrategias de retención.

2.1.4 Creación de la Característica de Tiempo Entre Visitas

Otra característica crucial para predecir el abandono de pacientes es el tiempo promedio entre visitas. Este métrico proporciona insights valiosos sobre la consistencia y regularidad del compromiso de un paciente con su proveedor de atención médica. Analizando los intervalos entre citas, se pueden identificar patrones que reflejen el nivel de compromiso del paciente con su gestión de salud o posibles barreras para acceder a la atención.

Visitas irregulares o infrecuentes pueden ser señales de alerta por varias razones:

Menor compromiso: Intervalos más largos entre visitas podrían sugerir que el paciente está menos involucrado en su cuidado de salud.
Cambios en las necesidades de salud: Fluctuaciones en la frecuencia de visitas podrían indicar condiciones de salud cambiantes o prioridades diferentes.
Barreras de acceso: Patrones inconsistentes de visitas podrían revelar obstáculos como problemas de transporte, conflictos laborales o restricciones financieras.
Insatisfacción: Incrementos en los intervalos entre citas podrían señalar un aumento en la insatisfacción con la atención recibida.

Al incorporar esta característica en modelos de predicción de abandono, los proveedores de atención médica pueden:

Identificar pacientes en riesgo: Aquellos con intervalos crecientes entre visitas pueden ser señalados para intervenciones específicas.
Personalizar el contacto: Adaptar las estrategias de comunicación basadas en patrones individuales de visitas.
Optimizar la programación: Ajustar los sistemas de recordatorios de citas para fomentar un compromiso más consistente.
Abordar problemas subyacentes: Investigar y resolver proactivamente las posibles barreras para recibir atención regular.

Cuando se combina con otras características como la frecuencia de visitas y las tasas de citas perdidas, el tiempo promedio entre visitas ofrece una visión integral del comportamiento del paciente, mejorando la precisión y efectividad de los modelos de predicción de abandono en entornos de atención médica.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load the dataset
df = pd.read_csv('healthcare_churn_data.csv')

# Convert 'AppointmentDate' to datetime
df['AppointmentDate'] = pd.to_datetime(df['AppointmentDate'])

# Sort data by PatientID and AppointmentDate
df = df.sort_values(by=['PatientID', 'AppointmentDate'])

# Calculate the time difference between consecutive visits for each patient
df['TimeSinceLastVisit'] = df.groupby('PatientID')['AppointmentDate'].diff().dt.days

# Calculate average time between visits for each patient
average_time_between_visits = df.groupby('PatientID')['TimeSinceLastVisit'].mean()

# Add average time between visits as a feature
df = df.merge(average_time_between_visits.rename('AvgTimeBetweenVisits'), on='PatientID')

# Calculate the standard deviation of time between visits
std_time_between_visits = df.groupby('PatientID')['TimeSinceLastVisit'].std()
df = df.merge(std_time_between_visits.rename('StdTimeBetweenVisits'), on='PatientID')

# Calculate the coefficient of variation (CV) of time between visits
df['CVTimeBetweenVisits'] = df['StdTimeBetweenVisits'] / df['AvgTimeBetweenVisits']

# Calculate the maximum time between visits
max_time_between_visits = df.groupby('PatientID')['TimeSinceLastVisit'].max()
df = df.merge(max_time_between_visits.rename('MaxTimeBetweenVisits'), on='PatientID')

print("\nData with Time Between Visits Features:")
print(df[['PatientID', 'AppointmentDate', 'TimeSinceLastVisit', 'AvgTimeBetweenVisits', 'StdTimeBetweenVisits', 'CVTimeBetweenVisits', 'MaxTimeBetweenVisits']].head())

# Visualize the distribution of average time between visits
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['AvgTimeBetweenVisits'], kde=True)
plt.title('Distribution of Average Time Between Visits')
plt.xlabel('Average Days Between Visits')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# Analyze correlation between new features and churn
correlation_matrix = df[['AvgTimeBetweenVisits', 'StdTimeBetweenVisits', 'CVTimeBetweenVisits', 'MaxTimeBetweenVisits', 'Churned']].corr()
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix of Time Between Visits Features and Churn')
plt.show()

healthcare_churn_data.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1a0c2c976eec12a098752_healthcare_churn_data.csv

Desglosemos los componentes clave y su importancia:

Preparación de Datos:
- El conjunto de datos se carga, y la columna 'AppointmentDate' se convierte al formato datetime.
- Los datos se ordenan por PatientID y AppointmentDate para asegurar un orden cronológico para cada paciente.
Cálculo Básico del Tiempo Entre Visitas:
- 'TimeSinceLastVisit' se calcula usando la función diff(), lo que proporciona el número de días entre citas consecutivas para cada paciente.
- 'AvgTimeBetweenVisits' se calcula como el promedio de 'TimeSinceLastVisit' para cada paciente.
Características Avanzadas del Tiempo Entre Visitas:
- Desviación Estándar ('StdTimeBetweenVisits'): Mide la variabilidad en los intervalos entre visitas.
- Coeficiente de Variación ('CVTimeBetweenVisits'): Calculado como StdTimeBetweenVisits / AvgTimeBetweenVisits, proporciona una medida estandarizada de dispersión.
- Tiempo Máximo Entre Visitas ('MaxTimeBetweenVisits'): Identifica el mayor intervalo entre citas para cada paciente.
Visualización de Datos:
- Se genera un histograma de 'AvgTimeBetweenVisits' para visualizar la distribución de los intervalos promedio de visitas entre pacientes.
- Se crea un mapa de calor de la matriz de correlación para mostrar relaciones entre las nuevas características basadas en el tiempo y el abandono.
Importancia de las Nuevas Características:
- AvgTimeBetweenVisits: Indica la frecuencia general de visitas.
- StdTimeBetweenVisits: Revela la consistencia en los patrones de visita.
- CVTimeBetweenVisits: Proporciona una medida normalizada de la variabilidad en los intervalos de visita.
- MaxTimeBetweenVisits: Resalta posibles períodos de desinterés.

Estas características basadas en el tiempo proporcionan valiosos insights sobre los patrones de comportamiento de los pacientes, mejorando potencialmente la precisión de los modelos de predicción de abandono. Al examinar no solo el tiempo promedio entre visitas, sino también la variabilidad y los intervalos máximos, los proveedores de atención médica pueden identificar pacientes con patrones erráticos de visitas o largos períodos de desconexión, factores que pueden indicar un mayor riesgo de abandono.

2.1.5 Creación de la Característica de Tasa de Citas Perdidas

La Tasa de Citas Perdidas es un métrico crucial que proporciona información sobre la confiabilidad y el compromiso del paciente. Esta característica calcula la proporción de citas programadas a las que un paciente no asiste. Una alta tasa de citas perdidas puede ser indicativa de varios problemas subyacentes:

Disminución del compromiso: Los pacientes que frecuentemente pierden citas pueden estar perdiendo interés en la gestión de su salud o sentirse desconectados de sus proveedores de atención.
Barreras de acceso: La ausencia constante puede reflejar desafíos para llegar al centro de atención médica, como problemas de transporte, conflictos laborales o restricciones financieras.
Insatisfacción: Las citas repetidamente perdidas podrían indicar insatisfacción con la atención recibida o largos tiempos de espera.
Alfabetización en salud: Algunos pacientes podrían no entender completamente la importancia de los chequeos regulares o las citas de seguimiento.

Al incorporar la Tasa de Citas Perdidas en los modelos de predicción de abandono, los proveedores de atención médica pueden:

Identificar pacientes en riesgo: Aquellos con tasas más altas de citas perdidas pueden ser señalados para intervenciones específicas.
Implementar medidas proactivas: Desarrollar estrategias para reducir las ausencias, como sistemas de recordatorio mejorados u opciones de telemedicina.
Personalizar el contacto: Adaptar los esfuerzos de comunicación y educación para abordar las razones específicas detrás de las citas perdidas.
Optimizar la asignación de recursos: Ajustar las prácticas de programación para minimizar el impacto de las ausencias en la eficiencia general de la clínica.

Cuando se combina con otras características como la frecuencia de visitas y el tiempo entre visitas, la Tasa de Citas Perdidas proporciona una visión integral de los patrones de comportamiento de los pacientes. Este enfoque holístico mejora la precisión de los modelos de predicción de abandono, permitiendo a las organizaciones de atención médica implementar estrategias de retención más efectivas y mejorar la continuidad general del cuidado del paciente.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load the dataset
df = pd.read_csv('healthcare_churn_data.csv')

# Convert 'AppointmentDate' to datetime
df['AppointmentDate'] = pd.to_datetime(df['AppointmentDate'])

# Assuming 'Missed' column where 1 indicates missed and 0 indicates attended appointments
# Calculate missed appointment rate
missed_appointments = df.groupby('PatientID')['Missed'].mean()

# Add missed appointment rate as a new feature
df = df.merge(missed_appointments.rename('MissedApptRate'), on='PatientID')

# Calculate total appointments per patient
total_appointments = df.groupby('PatientID').size().rename('TotalAppointments')
df = df.merge(total_appointments, on='PatientID')

# Calculate days since last appointment
df['DaysSinceLastAppt'] = (df.groupby('PatientID')['AppointmentDate'].transform('max') - df['AppointmentDate']).dt.days

# Create a binary feature for patients who have missed their last appointment
df['MissedLastAppt'] = df.groupby('PatientID')['Missed'].transform('last')

print("\nData with Missed Appointment Features:")
print(df[['PatientID', 'Missed', 'MissedApptRate', 'TotalAppointments', 'DaysSinceLastAppt', 'MissedLastAppt']].head())

# Visualize the distribution of missed appointment rates
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['MissedApptRate'], kde=True)
plt.title('Distribution of Missed Appointment Rates')
plt.xlabel('Missed Appointment Rate')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# Analyze correlation between new features and churn
correlation_matrix = df[['MissedApptRate', 'TotalAppointments', 'DaysSinceLastAppt', 'MissedLastAppt', 'Churned']].corr()
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix of Missed Appointment Features and Churn')
plt.show()

healthcare_churn_data.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1a0c2c976eec12a098752_healthcare_churn_data.csv

Analicemos los componentes clave de este código:

Carga y Preprocesamiento de Datos:
- El conjunto de datos se carga desde un archivo CSV.
- La columna 'AppointmentDate' se convierte al formato datetime para cálculos basados en el tiempo.
Tasa de Citas Perdidas:
- Calcula la proporción de citas perdidas para cada paciente.
- Esta característica ayuda a identificar pacientes que frecuentemente pierden citas y pueden tener un mayor riesgo de abandono.
Total de Citas:
- Calcula el número total de citas para cada paciente.
- Proporciona contexto para la tasa de citas perdidas y el nivel general de compromiso.
Días Desde la Última Cita:
- Calcula el número de días desde la cita más reciente de cada paciente.
- Ayuda a identificar pacientes que no han visitado en mucho tiempo y que podrían estar en riesgo de desconexión.
Última Cita Perdida:
- Crea una característica binaria que indica si un paciente perdió su última cita.
- Puede ser un fuerte indicador del nivel actual de compromiso y satisfacción.
Visualización de Datos:
- Se genera un histograma de las tasas de citas perdidas para visualizar la distribución entre pacientes.
- Se crea un mapa de calor de la matriz de correlación para mostrar relaciones entre las nuevas características y el abandono.

Este enfoque integral no solo crea características valiosas para predecir el abandono, sino que también proporciona insights visuales sobre los datos. En particular, la matriz de correlación puede revelar qué características relacionadas con citas perdidas están más fuertemente asociadas con el abandono, guiando el desarrollo del modelo y las estrategias de retención.

Al incorporar estas características, los proveedores de atención médica pueden:

Identificar pacientes con alto riesgo de abandono basándose en patrones de asistencia a citas.
Desarrollar intervenciones específicas para pacientes con altas tasas de citas perdidas o que hayan perdido su última cita.
Ajustar estrategias de contacto basándose en el número total de citas y el tiempo desde la última visita.
Obtener insights sobre el impacto general de las citas perdidas en la retención y satisfacción del paciente.

2.1.6 Conclusiones Clave

En esta sección, profundizamos en características cruciales para predecir el abandono en atención médica, enfocándonos en tres métricas clave: Frecuencia de Visitas, Tiempo Promedio Entre Visitas y Tasa de Citas Perdidas. Estas características proporcionan una visión integral del comportamiento y compromiso del paciente:

La Frecuencia de Visitas revela con qué frecuencia un paciente busca atención, indicando su nivel de compromiso con el sistema de salud.
El Tiempo Promedio Entre Visitas ofrece insights sobre la regularidad de las interacciones del paciente con el sistema de salud, ayudando a identificar a aquellos que podrían estar volviéndose menos consistentes en su cuidado.
La Tasa de Citas Perdidas arroja luz sobre la confiabilidad del paciente y posibles barreras para acceder a la atención, como conflictos de horarios o insatisfacción.

Al analizar estas características de manera colectiva, los proveedores de atención médica pueden obtener una comprensión matizada de los patrones de comportamiento de los pacientes. Este enfoque multifacético permite identificar señales sutiles de desconexión que podrían preceder al abandono. Por ejemplo, un paciente con una frecuencia de visitas decreciente, intervalos crecientes entre visitas y una tasa de citas perdidas en aumento puede tener un alto riesgo de abandonar.

Además, estas características permiten a las organizaciones de atención médica desarrollar estrategias de retención específicas. Por ejemplo, los pacientes con altas tasas de citas perdidas podrían beneficiarse de sistemas de recordatorio mejorados u opciones de telemedicina, mientras que aquellos con intervalos crecientes entre visitas pueden requerir un contacto proactivo para abordar posibles brechas en la atención.

Al incorporar estos indicadores de comportamiento en modelos predictivos, los proveedores de atención médica pueden ir más allá de los datos demográficos y clínicos para crear una visión más holística del compromiso del paciente. Este enfoque no solo mejora la precisión de la predicción de abandono, sino que también proporciona insights procesables para mejorar la retención del paciente y los resultados generales en la atención médica.