Intelligent Diagnosis of Phlebothrombosis

Este artículo presenta la aplicación de una técnica de Inteligencia Artificial al campo de la Medicina. Se trata de una red bayesiana especialmente creada para efectuar el diagnóstico de trombosis venosa profunda o flebotrombosis profunda. La red desarrollada toma en consideración síntomas, antecedentes clínicos, y resultados de determinadas prácticas médicas y de laboratorio para efectuar la detección de la afección en un paciente. Para realizar el testeo de la red se contó con los datos pertenecientes a sesenta casos reales suministrados por una institución de salud y sus correspondientes diagnósticos efectuados por dos médicos especializados. Sobre los resultados se aplicaron las métricas Precision y Recall obteniéndose valores satisfactorios.This article presents a bayesian network to diagnose deep vein thrombosis or deep phlebothrombosis. To detect this condition in a patient, the network considers symptoms, medical history and medical practice, and laboratory results. The network test was carried out with 59 real cases and in collaboration with two specialist doctors. The results of the applied metrics were satisfactory

Realidad aumentada en diálogos de estudiantes colaborativos

Los beneficios que los entornos de Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computadora aportan a los procesos de enseñanza y de aprendizaje están ampliamente investigados. Sin embargo, la inclusión tecnologías actuales en estos entornos, como es la realidad aumentada, abrió nuevos caminos de investigación. Docentes y estudiantes de la Universidad Nacional de Santiago del Estero disponen desde hace varios años de la aplicación COLLAB. Esta aplicación fue especialmente creada para dar soporte a las actividades de diálogo en pequeños grupos de estudiantes colaborativos. La presente línea de investigación se enfoca en el estudio de la realidad aumentada aplicada en contextos colaborativos de educación. En particular, se quiere incorporar nuevas funcionalidades a la aplicación COLLAB para posibilitar la gestión de recursos aumentados por parte de docentes y estudiantes. Para esto, se desarrollará especialmente un módulo que luego será acoplado a COLLAB. La experimentación con grupos de estudiantes reales, que usarán la aplicación durante sesiones colaborativas especialmente diseñadas, permitirá recopilar los datos necesarios para efectuar la validación correspondiente.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Diagnóstico inteligente de flebotrombosis

This article presents a bayesian network to diagnose deep vein thrombosis or deep phlebothrombosis. To detect this condition in a patient, the network considers symptoms, medical history and medical practice, and laboratory results. The network test was carried out with 59 real cases and in collaboration with two specialist doctors. The results of the applied metrics were satisfactory.Este artículo presenta la aplicación de una técnica de Inteligencia Artificial al campo de la Medicina. Se trata de una red bayesiana especialmente creada para efectuar el diagnóstico de trombosis venosa profunda o flebotrombosis profunda. La red desarrollada toma en consideración síntomas, antecedentes clínicos, y resultados de determinadas prácticas médicas y de laboratorio para efectuar la detección de la afección en un paciente. Para realizar el testeo de la red se contó con los datos pertenecientes a sesenta casos reales suministrados por una institución de salud y sus correspondientes diagnósticos efectuados por dos médicos especializados. Sobre los resultados se aplicaron las métricas Precision y Recall obteniéndose valores satisfactorios

Evolution over Time of Ventilatory Management and Outcome of Patients with Neurologic Disease∗

OBJECTIVES: To describe the changes in ventilator management over time in patients with neurologic disease at ICU admission and to estimate factors associated with 28-day hospital mortality. DESIGN: Secondary analysis of three prospective, observational, multicenter studies. SETTING: Cohort studies conducted in 2004, 2010, and 2016. PATIENTS: Adult patients who received mechanical ventilation for more than 12 hours. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Among the 20,929 patients enrolled, we included 4,152 (20%) mechanically ventilated patients due to different neurologic diseases. Hemorrhagic stroke and brain trauma were the most common pathologies associated with the need for mechanical ventilation. Although volume-cycled ventilation remained the preferred ventilation mode, there was a significant (p < 0.001) increment in the use of pressure support ventilation. The proportion of patients receiving a protective lung ventilation strategy was increased over time: 47% in 2004, 63% in 2010, and 65% in 2016 (p < 0.001), as well as the duration of protective ventilation strategies: 406 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2004, 523 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2010, and 585 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2016 (p < 0.001). There were no differences in the length of stay in the ICU, mortality in the ICU, and mortality in hospital from 2004 to 2016. Independent risk factors for 28-day mortality were age greater than 75 years, Simplified Acute Physiology Score II greater than 50, the occurrence of organ dysfunction within first 48 hours after brain injury, and specific neurologic diseases such as hemorrhagic stroke, ischemic stroke, and brain trauma. CONCLUSIONS: More lung-protective ventilatory strategies have been implemented over years in neurologic patients with no effect on pulmonary complications or on survival. We found several prognostic factors on mortality such as advanced age, the severity of the disease, organ dysfunctions, and the etiology of neurologic disease