Propostes PFC - DEIM
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Professor/a David Riaño ( LSI )
Títol Sistema de análisis de datos médicos según itinerarios y evoluciones
Tema Intel·ligència Artificial aplicada a la Medicina
Descripció Los pacientes paliativos son enfermos en estado terminal atendidos por centros sanitarios con el fin de paliar su sufrimiento en la última etapa de su vida. El tratamiento de estos pacientes define un modelo altamente distribuido tanto por lo que atañe a los pacientes como a los profesionales médicos. Los pacientes pueden residir en casa, con o sin posibilidad de asistir a la consulta del especialista médico, estar ingresados en algún servicio hospitalario (oncología, unidad de curas intensivas, etc.) o en un centro sociosanitario (CSS), o residir en la unidad de curas paliativas (UCP) del hospital. Como complemento, los médicos y demás facultativos realizan labores de asistencia a domicilio o PADEs, visita a los pacientes hospitalizados y pasar consultas en el despacho.

Las bases de datos de una UCP incorpora información sobre las evoluciones de los pacientes a lo largo de los tránsitos entre diferentes emplazamientos. Cada uno de los pasos de un episodio de tratamiento contiene información básica sobre el lugar en que se encuentra el paciente (inmobilizado en domicilio, en domicilio con mobilidad, en CSS, en un servicio hospitalario, en la UCP, etc.), la duración de la estancia (nº de días), la medicación que se le ha suministrado en ese periodo (fármacos y dosis), las pruebas y procedimientos recibidos por el paciente y el estado de salud medio durante la estancia.

El tratamiento de un paciente desde el momento en que entra en contacto con la UCP y el momento final, representado por el episodio, es una secuencia de bloques de datos como los que se han descrito al final del párrafo anterior.

Con este tipo de información, acumulada para todos los pacientes en un intervalo temporal significativo, se propone realizar los siguientes estudios, empleando técnicas de análisis inteligente de datos:

? detección de patrones de circuitos seguidos por los pacientes, estadísticamente significativos.
? aplicación de métodos clasificatorios no supervisados para la detección de estados de paciente, si éstos son desconocidos.
? construcción de la estructura de estados (supervisados y no supervisados) de los pacientes para mostrar los cambios de estado.
? algoritmos de construcción de estructuras de decisión (árboles, reglas, tablas) sobre la movilidad de los pacientes con el fin de prever el circuito que seguirá un nuevo paciente.
? algoritmos de construcción de estructuras de decisión sobre la evolución de los pacientes, a partir de los estados en que se clasifican los pacientes ya tratados. Esta estructura será empleada para la previsión de evoluciones de nuevos pacientes.

Materies Informàtica aplicada - Intel.ligència Artificial.
Coneixements Assignatures:
Tecnologia
Ensenyament ETIG
Dificultat Alta
Assignat a Raúl Mateos
Documentació 1. Raúl Mateos (.pdf).  
Projecte finalitzat i defensat !!