Sistema Inteligente de Ayuda a la Decisión para el Diagnóstico Temprano de la Meningitis

Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 18 febrero 2020La meningitis es una enfermedad pandémica que sufren muchos países poco desarrollados, principalmente debido a la falta de recursos económicos. El tipo más grave de meningitis, la enfermedad meningocócica, exige una atención médica inmediata ya que retrasos en su diagnóstico aumentan el riesgo de mortalidad. Esta tesis propone un sistema inteligente de ayuda a la decisión, basado en una arquitectura de Sistemas Multiagente, con el objetivo de ayudar a los médicos en las diferentes etapas del diagnóstico precoz de la meningitis, a través, principalmente, de síntomas observables. El sistema integra tres componentes inteligentes que aplican técnicas de aprendizaje automático basadas en árboles y técnicas de ingeniería del conocimiento. En los estudios realizados en el marco de este trabajo para obtener estos modelos y validarlos, se emplearon un conjunto de datos reales constituido por 26.228 registros de pacientes con diagnóstico de meningitis, procedentes de Brasil. Los resultados ponen de manifiesto que el sistema es capaz de determinar con éxito si el paciente tiene meningitis, si esta es meningocócica y si es viral o bacteriana

Home care personalisation with individual intervention plans

The adoption of general intervention plans (guidelines) according to the particular circumstances of both the patient and the doctor's diagnostic is a very challenging task. Although there are some available geriatric guidelines, the usual Home Care patients suffer from a set of co-morbid conditions and diseases that hampers the direct application of standard protocols. The representation, creation and execution of individual intervention plans in a Home Care unit are complex tasks to be accomplished by different kinds of actors. This paper presents an architecture for dealing with the whole Home Care scenario but paying special attention to two issues. The first is the creation of Individual Intervention Plans by merging several clinical guidelines. The second is the accurate description of medical knowledge in order to know which data are contained in every step of the pathway and which actor is able to perform it