Predicción de duración de la estadía de pacientes en UCIs con lógica difusa

La planificación y administración de camas disponibles en la unidad de cuidados intensivos (UCI) es de gran relevancia en la mayoría de las instituciones de salud. En la actualidad, no existen modelos de decisión asistida que permitan predecir la duración de la admisión de un paciente a la UCI. En e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cismondi, F., Romero, G., Fialho, A., Vieira, S., Sousa, J., Reti, S., Finkelstein, S.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Ciencias Informáticas Lógica Difusa Cuidados intensivos Modelos predictivos Decisión asistida Administración basada en datos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/124201 https://41jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/18_CAIS_2012.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La planificación y administración de camas disponibles en la unidad de cuidados intensivos (UCI) es de gran relevancia en la mayoría de las instituciones de salud. En la actualidad, no existen modelos de decisión asistida que permitan predecir la duración de la admisión de un paciente a la UCI. En el presente trabajo, presentamos un modelo de predicción de la duración de la estadía en UCIs, usando una base de datos adquirida en el Hospital Beth Israel Deaconess Medical Center de la ciudad de Boston, EEUU. El modelo utiliza como variables de entrada las señales adquiridas por los monitores ligados al paciente durante las primeras 24 horas de admisión, así como también datos demográficos y sobre transfusiones, infusiones intravenosas y colecciones de orina realizadas en el mismo periodo. Haciendo uso de lógica difusa, la duración de la estadía en horas es transformada a dos posibles categorías: media y larga. Los resultados muestran una muy buena capacidad por parte de los modelos para predecir la duración de la estadía de cada paciente en la UCI; la sensibilidad y especificidad del modelo fueron 0.87 y 0.73, respectivamente, mientras que AUC fue de 0.77. Se precisará, en el futuro, de otras bases de datos con la misma granularidad de información para validar los resultados aquí presentados.
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Predicción de duración de la estadía de pacientes en UCIs con lógica difusa

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