Aplicación del aprendizaje automático para predecir la recuperación de pacientes con desórdenes prolongados de conciencia: reporte preliminar

Comprender el pronóstico a largo plazo y predecir la recuperación de pacientes con Desórdenes Prolongados de Conciencia (DPC) continúa siendo un desafío en la actualidad. Nos proponemos explorar la viabilidad del uso de la tecnología de Aprendizaje Automático (AA) para predecir la recuperación de la...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Márquez, Fernando, Grinberg, Matías, Rivas, María Elisa, Jarmoluk, Verónica, Bonamico, Lucas, Ron, Melania, Russo, María Julieta, Olmos, Lisandro
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ciencias Informáticas
Aprendizaje Automático
Desórdenes prolongados de conciencia
Neurorehabilitación
Redes neuronales
Ciencia de datos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/115879
http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cais/CAIS%2022.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Comprender el pronóstico a largo plazo y predecir la recuperación de pacientes con Desórdenes Prolongados de Conciencia (DPC) continúa siendo un desafío en la actualidad. Nos proponemos explorar la viabilidad del uso de la tecnología de Aprendizaje Automático (AA) para predecir la recuperación de la conciencia en pacientes con DPC que participaron de un programa de neurorehabilitación. Se incluyeron 90 pacientes de los cuales el 26% (23/90) recuperaron la conciencia. Con 63 pacientes se entrenaron 7 tipos de modelos de AA observándose mejores desempeños al incluir variables recolectadas en el seguimiento. En la validación con el conjunto de test (n=27) la red neuronal entrenada con 37 variables logró la mejor exactitud balanceada (EB): 0.95 (Área Bajo la Curva: 0.96, Sensibilidad: 100%, Especificidad: 90%). Con la tecnología del aprendizaje automático fue posible predecir con alta exactitud, sensibilidad y especificidad la recuperación de la conciencia de pacientes con DPC incluyendo variables recolectadas durante el primer mes de internación. A pesar de las limitaciones dadas por la pequeña cantidad de pacientes, el enfoque demostró resultados iniciales prometedores que ameritan mayor investigación.
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