Introducción: La infertilidad es una enfermedad del sistema reproductivo que altera el equilibrio biológico, psicológico y social de las parejas. En Cuba existe un programa para el tratamiento de la pareja infértil y el  Ministerio de Salud Pública incluye en sus  directrices implementar las bases organizativas, sistema de trabajo, indicadores, funciones y control que  garanticen  el perfeccionamiento del Programa  para la óptima atención  de parejas  infértiles, y dentro de esto se incluye confeccionar  bases  de  datos  donde se registren las parejas tratadas por este motivo.

Objetivos: Implementar un Sistema de Gestión Hospitalaria para la atención de la pareja infértil, en el Centro Territorial de Holguín.

Métodos: Se realizó un estudio de desarrollo tecnológico, se confeccionó sobre el sistema de base de datos relacional postgreSQL, se empleó la herramienta Odoo con el objetivo de englobar en un único software todas las prestaciones que necesita la consulta. Se utilizó el lenguaje de programación Python.

Resultados: SCAPI, permite gestionar la información de los pacientes y sus historias clínicas, está compuesto por módulos relacionados: configuración general, permite crear los perfiles de usuarios y los permisos para interactuar con el sistema; SCAPI muestra y gestiona  toda la información relacionada con la historia clínica digital, la agenda de turnos, medios diagnósticos (estudios de reserva ovárica, espermogramas, ecografías ováricas, estudios hormonales, técnicas de baja y alta tecnología entre otros).

Conclusiones: El Sistema de Gestión Hospitalaria para la atención de la pareja infértil, contribuye al objetivo de una mayor calidad de la atención al paciente pues gestiona la información de estos y sus historias clínicas de manera rápida, oportuna y fiable.

Palabras clave: sistema de gestión hospitalaria; infertilidad; atención a la pareja infértil.

ABSTRACT

Introduction: Biological infertility is a disease of the reproductive system that alters the psychological and social balance of couples. In Cuba there is a program for the treatment of infertile women and the Ministry of Public Health includes in its guidelines to implement the organizational bases, work system, indicators, functions and control that guarantee the improvement of the Program, including databases where couples treated for this reason are registered.

Objective: To implement a Hospital Management System for the infertile couple care in the Holguín Territorial Center.

Methods: A study of technological development was carried out using postgre SQL relational database system, Odoo tool, and Python programming language.

Results: SCAPI allows to manage the information of patients and their medical records; it is made up of modules that are related to each other: the general configuration module which allows you to create user profiles and permissions to interact with the system; the SCAPI module which shows and manages all the information related to the digital medical history, appointment schedules, and diagnostic means (ovarian reserve studies, spermograms, ovarian ultrasound, hormonal studies, low and high technology techniques, among others).

Conclusions: Hospital Management System for the care of infertile couples allows managing fast, timely and reliable information on patients and their medical records during care consultations for infertile couples with the aim of achieving a higher quality of patient care.

Keywords: hospital management system; infertility; treatment of infertil couple.

Introducción: el espermograma es el examen clínico que brinda la visión más amplia de la capacidad reproductiva del hombre e incluye un gran número de parámetros a interpretar.
Objetivo: caracterizar a los pacientes masculinos de la Consulta de Atención a la Pareja Infértil de Cienfuegos mediante el análisis de clúster de las variables del espermograma.
Métodos: se llevó a cabo un estudio transversal de los espermogramas realizados a pacientes de la Consulta de Atención a la Pareja Infértil del municipio de Cienfuegos, en el período 2019 – 2020.  La muestra estuvo compuesta por 128 pacientes. Se crearon 2 clústeres utilizando el algoritmo k-medias jerárquico, ejecutado en el lenguaje estadístico R.
Resultados: los valores del espermograma arrojaron rangos muy amplios en todas las variables. El primer grupo, con valores más favorables en los parámetros del espermograma, incluyó a un 82,8 % de los pacientes. Existieron diferencias significativas entre los dos clústeres para todas las variables, excepto leucocitos, y las que resultaron más definitorias para la formación de los mismos fueron la vitalidad, movilidad rápida, movilidad total y concentración.
Conclusiones: se consiguió agrupar a los pacientes de la consulta de infertilidad de Cienfuegos en dos clústeres con diferencias significativas en la mayoría de los parámetros del espermograma, lo que posibilitó caracterizar globalmente a esta población. Estos clústeres pudieran servir posteriormente para crear una herramienta complementaria para el diagnóstico individual de estos pacientes.
Palabras clave: análisis de clúster; infertilidad; espermograma; k-medias jerárquico; aprendizaje no supervisado.

 ABSTRACT
Introduction: Spermogram is the clinical examination that provides the broadest view of the male reproductive capacity and includes a large number of parameters to be interpreted.
Objective: To characterize the male patients attended at the Consultation for the Care of the Infertile Couple in Cienfuegos through a cluster analysis of spermogram variables.
Methods: A cross-sectional study of the spermograms performed on patients seen at the Consultation for the Care of the Infertile Couple in Cienfuegos Municipality was carried out in the period 2019 - 2020. The sample consisted of 128 patients. Two clusters were created using the hierarchical k-means algorithm, executed by the R statistical language.
Results: The values of the spermogram showed very wide ranges in all the variables. The first group, with more favorable values in the spermogram parameters, included 82.8% of the patients. There were significant differences between the two clutters for all the variables, except leukocytes; the ones that were most defining for their formation were: vitality, rapid mobility, total mobility, and concentration.
Conclusions: It was possible to group the patients from the infertility consultation in Cienfuegos into two clusters with significant differences in most of the spermogram parameters, which made it possible to characterize this population globally. These clusters could later be used to create a complementary tool for the individual diagnosis of these patients.
Keywords: cluster analysis; infertility; spermogram; hierarchical k-means; unsupervised learning.