Automatic diagnosis of acute coronary syndrome using a multi-agent system based in neural networks

Introducción Por tratarse de una tarea altamente compleja y de importancia clínica, el diagnóstico del síndrome coronario agudo se presta para su exploración por medio de modelado mediante sistemas inteligentes. Objetivo desarrollar un sistema multiagente que ensamble las decisiones de varias redes neuronales para el diagnóstico del dolor torácico enfocado a los síndromes coronarios agudos. Metodología estudio de pruebas diagnósticas en el que se entrenan un conjunto de redes neuronales con una precisión cercana al 70%, que luego son ensambladas mediante tres sistemas de votación para luego adicionar el resultado de redes especiales en poblaciones particulares y seleccionar la mejor configuración que hará parte de un sistema multiagente para el diagnóstico del dolor torácico. Resultados Se generaron 84 redes con precisión promedio del 72% en pruebas; al ensamblarse aumentan dicha precisión hasta llegar a un máximo del 84% que tras la adición de los grupos especiales alcanza el 89%. Se escoge una conformación que brinda una sensibilidad del 96% con una especificidad del 77%, con valores predictivos positivo y negativo de 87 y 93% respectivamente para el diagnóstico de síndrome coronario agudo. Conclusiones Es posible desarrollar una herramienta para el diagnóstico automático del síndrome coronario agudo a partir de un sistema multiagente que ensamble la disposición tomada por un conjunto de redes neuronales artificiales, cuyo rendimiento permite su consideración para su implementación dentro de un sistema de soporte a las decisiones clínicas.Introduction Because it is a highly complex task of a great clinical importance, the diagnosis of acute coronary syndromes allows for their analysis by means of intelligent system models. Motivation To develop a multi-agent system that assembles the decisions of several neural networks for the diagnosis of chest pain with a focus on acute coronary syndromes. Methods A study of diagnostic tests where a series of neural networks are trained with a precision close to 70%, and are later on assembled with three voting systems. Then the results of special networks on specific populations are added to select the best configuration that will make part of a multi-agent system for diagnosing chest pain. Results A total of 84 networks were generated, with an average precision of 72% during testing; once assembled this precision rises up to a maximum of 84%, which then reaches 89% when the special groups are included. A configuration that offers a sensitivity of 96% with a specificity of 77% and positive and negative predictive values of 87 and 93% respectively is chosen for the diagnosis of acute coronary syndrome. Conclusions It is possible to develop a tool for the automatic diagnosis of acute coronary syndrome using a multi-agent system that assembles the dispositions taken by a set of artificial neural networks. Its performance allows taking it into consideration for implementing it within a clinical decision-making support system

Predicción de reacciones adversas en las transfusiones sanguíneas del paciente receptor basado en redes neuronales

La transfusión de sangre es un tratamiento terapéutico que salva vidas, para ello es necesario proporcionar sangre segura a los pacientes. La hemovigilancia es el proceso que comprende desde la recolección de sangre hasta la transfusión sanguínea. La hemovigilancia permite identificar los efectos adversos en los receptores a fin de implementar mejoras en los procesos de la transfusión. El objetivo del estudio fue predecir las reacciones adversas ocurridas durante las 24 horas post transfusión hacia el receptor, evidenciadas por signos y síntomas como fiebre, cianosis, urticaria, hemoglobinura, edema facial, náuseas, dolor lumbar, dolor toráxico, prurito y escalofríos. El método se basó en un estudio transversal y exploratorio. Se utilizó las redes neuronales de backpropagation que constan de tres capas que son las de entrada, oculta y la de salida. Para el diseño de la red neuronal, se utilizaron las diez variables de salida por medio del tipo de red neuronal multicapa backpropagation ya que permitió ajustar el resultado de la predicción del objeto de estudio. Conocer las reacciones adversas es una contribución social para mejorar la calidad de los procesos de la cadena transfusional que comprende desde la extracción de la sangre de los donantes hasta la transfusión sanguínea en los receptores.Blood transfusion is a life-saving therapeutic procedure that requires the provision of safe blood to patients. Hemovigilance is the process from blood collection to blood transfusion. Hemovigilance allows the identification of adverse effects on recipients in order to implement improvements in transfusion processes. The objective of the study is to predict adverse reactions occurring during the 24 hours after transfusion to the recipient, evidenced by signs and symptoms such as fever, cyanosis, hives, hemoglobinura, facial edema, nausea, low back pain, chest pain, itching and chills. The method is based on a cross-sectional and exploratory study. It uses backpropagation neural networks consisting of three layers: input, output and hidden. For the design of the neural network, the ten output variables were used by means of the backpropagation multilayer neural network type as it will allow the result of the prediction of the study object to be adjusted. Knowing about adverse reactions was a social contribution to improving health care in the transfusion chain, from the collection of blood from donors to the transfusion of blood to recipients

Sistema web para la reserva de habitaciones en el Hospedaje Tony, 2022

La presente investigación titulada “Sistema web para la reserva de habitaciones en el hospedaje Tony, 2022” tuvo como objetivo principal determinar de qué manera influyó el sistema web en la reserva de habitaciones en el hospedaje Tony. El tipo de investigación que se utilizó fue aplicado con diseño experimental del tipo preexperimental. La muestra estuvo compuesta por 28 fichas de registro de reservas generados por la empresa “Hospedaje Tony”. El sistema web con redes neuronales fue desarrollado con la metodología XP, Django, Vue.js y Scikit-learn. La técnica que se ejecutó para medir la reserva de habitaciones, fue la observación y el instrumento fue una ficha de observación en un periodo de 28 días. La investigación comprobó que la implementación de un Sistema web mejoro la reserva de habitaciones en la empresa hospedaje Tony; reflejado en la mejora de los indicadores, para el primer indicador Ingreso de habitaciones disponibles (RevPAR) incremento en un S/.1.2497 y el segundo indicador porcentaje de ocupación incremento en un 1.587 %

Diagnóstico automático del síndrome coronario agudo utilizando un sistema multiagente basado en redes neuronales

Introducción: Por tratarse de una tarea altamente compleja y de importancia clínica, el diagnóstico del síndrome coronario agudo se presta para su exploración por medio de modelado mediante sistemas inteligentes. Objetivo: desarrollar un sistema multiagente que ensamble las decisiones de varias redes neuronales para el diagnóstico del dolor torácico enfocado a los síndromes coronarios agudos. Metodología: estudio de pruebas diagnósticas en el que se entrenan un conjunto de redes neuronales con una precisión cercana al 70%, que luego son ensambladas mediante tres sistemas de votación para luego adicionar el resultado de redes especiales en poblaciones particulares y seleccionar la mejor configuración que hará parte de un sistema multiagente para el diagnóstico del dolor torácico. Resultados: Se generaron 84 redes con precisión promedio del 72% en pruebas; al ensamblarse aumentan dicha precisión hasta llegar a un máximo del 84% que tras la adición de los grupos especiales alcanza el 89%. Se escoge una conformación que brinda una sensibilidad del 96% con una especificidad del 77%, con valores predictivos positivo y negativo de 87 y 93% respectivamente para el diagnóstico de síndrome coronario agudo. Conclusiones: Es posible desarrollar una herramienta para el diagnóstico automático del síndrome coronario agudo a partir de un sistema multiagente que ensamble la disposición tomada por un conjunto de redes neuronales artificiales, cuyo rendimiento permite su consideración para su implementación dentro de un sistema de soporte a las decisiones clínicas