Predicción automática de la evolución del paciente crítico en una Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos
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Fecha
2019
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
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Título del volumen
Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
Se presenta un sistema automatizado de procesamiento de registros clínicos,
construido a partir de datos de una Unidad del Paciente Crítico en una clínica
en Santiago de Chile. El sistema permite el desarrollo futuro de un sistema de
recomendación, una vez que se integren nuevos casos de estudio. Se propone la
utilización de una estrategia de recomendación basado en: (1) Los criterios de
categorización registrados por parte del equipo de salud y la clasificación realizada por SVM; (2) Pronósticos automatizados del riesgo basados en métodos
ARIMA y Redes Neuronales Feed Forward. Se ejecutó el prototipo con diferentes modelos de machine learning, en base a registros clínicos en un caso de
alta gravedad y los datos registrados por el monitor de signos vitales. Se computan las características estadísticas de los parámetros y se presentan los plots
generados automáticamente por el sistema que pueden apoyar el desarrollo de
una interfaz gráfica. El tamaño pequeño de la muestra limita la posibilidad
de análisis complejos que permitan poder generar un modelo predictor que se
base en los datos clínicos, siendo necesario incorporar nuevos casos para poder
validar la implementaciín.
An automated clinical registry processing system is built from data of a Cr´ıtical Patient Unit in a clinic at Santiago of Chile. The system allows the future development of a recomendation system, once more patients are added to the system. The recommendation strategy proposed is based on: (1) Health team categorization criteria registry and SVM classification; (2) Automatized risk forecast based on ARIMA and Feed Forward Neural Networks. The prototype was executed with different machine learning models, based on the medical registry of a critical case, and data registered by the vital signs monitor. The statistical caracteristics of the parameters and plots were calculated and created automatically by the system. This could allow the system to work as a visual aid for each clinical case that could support the development of a graphics interface. The small sample limits the posibility of more complex analysis that could generate a clinical data based predictive model, being needed the inclusion of more cases for validation purposes.
An automated clinical registry processing system is built from data of a Cr´ıtical Patient Unit in a clinic at Santiago of Chile. The system allows the future development of a recomendation system, once more patients are added to the system. The recommendation strategy proposed is based on: (1) Health team categorization criteria registry and SVM classification; (2) Automatized risk forecast based on ARIMA and Feed Forward Neural Networks. The prototype was executed with different machine learning models, based on the medical registry of a critical case, and data registered by the vital signs monitor. The statistical caracteristics of the parameters and plots were calculated and created automatically by the system. This could allow the system to work as a visual aid for each clinical case that could support the development of a graphics interface. The small sample limits the posibility of more complex analysis that could generate a clinical data based predictive model, being needed the inclusion of more cases for validation purposes.
Notas
Tesis (Ingeniero en Automatización y Robótica)
Palabras clave
Niños Hospitalizados, Procesamiento de Datos, Atención al Paciente, Innovaciones Tecnológicas