Análisis de Riesgo en Trasplante Hepático Utilizando Inteligencia Computacional

Autores/as

  • Parag Chatterjee, Doctorando Grupo de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería (GIBIO) Facultad Regional Buenos Aires Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
  • Ricardo Armentano Director
  • Leandro Cymberknop Codirector

DOI:

https://doi.org/10.33414/ajea.5.727.2020

Palabras clave:

salud, análisis predictivo, sistema de soporte a las decisiones, trasplante hepático, análisis de datos, predicción, riesgo

Resumen

Los últimos años han visto un cambio fenomenal en los paradigmas de atención médica y el análisis de datos con inteligencia computacional ha sido un jugador clave en este campo. Uno de los principales objetivos de incorporar inteligencia computacional en el análisis de la salud es obtener una mejor comprensión de los pacientes y ofrecer un tratamiento más eficiente. Este estudio se basa en pacientes de trasplante hepático bajo el Programa Nacional de Trasplante Hepático de Uruguay, considerando en detalle los parámetros de salud de los pacientes. El objetivo principal se constituyó en aplicar la inteligencia computacional para separar la población estudiada en grupos, facilitando así analizar eficientemente los grupos de riesgo de los pacientes evaluados bajo el programa de trasplante hepático con respecto a sus parámetros de salud correspondientes, en una perspectiva predictiva previa al trasplante. En este aspecto, se aplicaron algoritmos de agrupamiento en la población considerando sus datos de salud y se analizaron los grupos obtenidos. Los grupos mostraron propiedades distintivas, mostrando que un grupo tiene un riesgo más alto que el otro. Además, esto marca la base de los sistemas de soporte a la decisión clínica (clinical decision support system) en el trasplante hepático, que actúan como una herramienta de asistencia para el personal médico para obtener una visión más profunda de la salud del paciente y gracias a la visualización holística del escenario de la atención médica, también ayudan a elegir una estrategia de tratamiento eficiente y personalizada.

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Publicado

2020-10-05

Cómo citar

Chatterjee, P., Armentano, R., & Cymberknop, L. (2020). Análisis de Riesgo en Trasplante Hepático Utilizando Inteligencia Computacional. AJEA, (5). https://doi.org/10.33414/ajea.5.727.2020