Aplicación de Técnicas de Machine Learning en la Predicción de Hospitalizaciones y Reingresos de pacientes con Esquizofrenia en Castilla y León

Schizophrenia is a severe mental disorder characterized by symptoms such as hallucinations, delusions, thought and behavior disorders. People with schizophrenia are associated with an increased risk of substance abuse, suicide, and mortality compared to the general population. They present hospitalization rates of 20-40% in a year, which results in high costs in the health system and affects the life quality of patients and family members. In Spain, hospital stay accounts for 37.6% of total healthcare costs. The use of Machine Learning (ML) techniques makes it possible to analyze data patterns using statistical methods and to create models that learn and generalize the behavior of the data. In Castilla y León (CyL), reducing the number of hospitalizations and readmissions is of great importance for psychiatric services. Therefore, in this Doctoral Thesis it is hypothesized that the application of ML algorithms helps to identify risk factors for hospitalization and predict readmission of patients with schizophrenia. Consequently, the main objective of this research is to develop and evaluate new predictive models using ML algorithms, in order to help in the prediction of hospitalizations and readmissions of patients with schizophrenia in CyL. To achieve this objective, 11,126 administrative records were used, corresponding to 5,412 hospitalized patients with schizophrenia from 11 public hospitals in CyL, in two different time periods. The records are global data, not based on the clinical psychopathology of the patient; they include demographic information, characteristics of hospitalization episodes, diagnoses and procedures concerning the hospitalized patient. These records were automatically analyzed using ML classification techniques, and predictive models were created to predict the readmission risk of these patients. In this sense, a methodological approach was proposed where a preprocessing and feature selection phase is applied where the predictive variables of the research were determined. The cross-validation method was used in the validation of the models and the ROC curves for their interpretation. Finally, a web application was developed to transfer the main contribution of this Doctoral Thesis to clinical practice. The different models created based on their performance metrics were compared, and the Random Forest (RF) algorithm was found to be the best predictor of the readmission risk of patients with schizophrenia in CyL. This RF model achieved an accuracy of 0.817 and an area under the ROC curve (AUC) of 0.879. These values suggest that the model has a reasonable discrimination capacity to predict the readmission of these patients. Variables such as age, length of stay, V-code diagnoses, substance abuse, and mental disorders were identified as the most predictive variables of the model. These variables indicate possible risk factors associated with the readmission of patients with schizophrenia. Therefore, the results obtained in this Doctoral Thesis suggest that ML algorithms such as RF have the ability to learn complex features from the data and predict the risk of readmission of hospitalized patients with schizophrenia in CyL. It is considered that the developed models can help decision-making, improving the quality of patient care and developing preventive treatments in function of reducing the number of hospitalizations. In addition, the implementation of the web application developed in this research, in public hospitals in CyL, can be very useful to health personnel in terms of reducing the costs associated with these hospitalizations.La esquizofrenia es un trastorno mental grave que se caracteriza por síntomas como las alucinaciones, delirios, trastornos del pensamiento y la conducta. Las personas con esquizofrenia se asocian con un mayor riesgo de abuso de sustancias, suicidio y mortalidad en comparación con la población general. Presentan tasas de hospitalización de un 20-40% en un año, lo que deriva en altos costes en el sistema sanitario y afecta la calidad de vida de los pacientes y los familiares. En España, la estancia hospitalaria corresponde al 37.6% de los costes sanitarios totales. El uso de técnicas de Machine Learning (ML), permite analizar patrones de los datos mediante métodos estadísticos, y crear modelos que aprenden y generalizan el comportamiento de los datos. En Castilla y León (CyL), reducir el número de hospitalizaciones y de reingresos es de suma importancia para los servicios de psiquiatría. Por tanto, en esta Tesis Doctoral se plantea la hipótesis que la aplicación de algoritmos de ML ayuda a identificar los factores de riesgo de hospitalización y predecir el reingreso de pacientes con esquizofrenia. En consecuencia, el objetivo principal de esta investigación es desarrollar y evaluar nuevos modelos predictivos utilizando algoritmos de ML, con el fin de ayudar en la predicción de hospitalizaciones y reingresos de pacientes con esquizofrenia en CyL. Para alcanzar este objetivo, se utilizaron 11 126 registros administrativos que corresponden a 5 412 pacientes hospitalizados con esquizofrenia, de 11 hospitales públicos de CyL, en dos períodos de tiempo diferentes. Los registros son datos globales, no están basados en la psicopatología clínica del paciente; incluyen información demográfica, características de episodios de hospitalización, diagnósticos y procedimientos referentes al paciente hospitalizado. Estos registros se analizaron automáticamente utilizando técnicas de clasificación de ML, y se crearon modelos predictivos para predecir el riesgo de reingreso de estos pacientes. En este sentido, se propuso un enfoque metodológico donde se aplica una fase de preprocesamiento y de selección de características donde se determinaron las variables predictivas de la investigación. El método de validación cruzada se utilizó en la validación de los modelos y las curvas ROC para su interpretación. Por último, se ha desarrollado una aplicación web que permite trasladar la principal contribución de esta Tesis Doctoral a la práctica clínica. Se compararon los diferentes modelos creados a partir de sus métricas de rendimiento, y se obtuvo que el algoritmo Random Forest (RF) es el que mejor predice el riesgo de reingreso de los pacientes con esquizofrenia en CyL. Este modelo RF alcanzó una exactitud (accuracy) de 0.817 y un área bajo la curva ROC (AUC) del 0.879. Estos valores sugieren que el modelo tiene una capacidad de discriminación razonable para predecir el reingreso de estos pacientes. Variables como la edad, la duración de la estancia, diagnósticos con códigos V, de abuso de sustancias y trastornos mentales, se identificaron como las variables más predictivas del modelo. Estas variables indican posibles factores de riesgo asociados al reingreso de pacientes con esquizofrenia. Por tanto, los resultados obtenidos en esta Tesis Doctoral sugieren que algoritmos de ML como el RF, tienen la capacidad de aprender características complejas de los datos y predecir el riesgo de reingreso de pacientes hospitalizados con esquizofrenia, en CyL. Se considera que los modelos desarrollados pueden ayudar a la toma de decisiones, mejorando la calidad de la atención al paciente y desarrollando tratamientos preventivos en función de reducir el número de hospitalizaciones. Además, la implementación de la aplicación web desarrollada en esta investigación, en los hospitales públicos de CyL, puede ser de gran utilidad al personal sanitario en función de reducir los costos asociados a estas hospitalizaciones.Escuela de DoctoradoDoctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicacione

Análisis de fuentes y técnicas de Big Data en el sector sanitario

En la última década, la recolección y análisis de datos ha aumentado enormemente en muchos campos de la sociedad. El análisis de Big Data ha empezado a desempeñar un papel fundamental en la evolución de las prácticas y la investigación sanitaria. Ha proporcionado herramientas para acumular, administrar, analizar y asimilar grandes volúmenes de datos dispares, estructurados y no estructurados producidos por los actuales sistemas de salud. La analítica de Big Data se ha aplicado recientemente para ayudar al proceso de la entrega del cuidado y de la exploración de la enfermedad. Con una gestión adecuada, las mejoras en la calidad, cantidad, almacenamiento y análisis de datos de salud podrían conducir a mejoras considerables en muchos de los resultados sanitarios. El objetivo principal de este trabajo es mostrar los resultados de una revisión bibliográfica de las fuentes y técnicas de Big Data empleadas en la sanidad, con el fin de conocer lo que existe e identificar las técnicas más utilizadas en el campo de las enfermedades crónicas. Además planteamos las áreas de investigación médica: imagen, señal, y genómica, las plataformas existentes para el análisis de los datos, las aplicaciones de Big Data en el sector de la salud y el trabajo futuro como posible tesis doctoral.In the last decade, the collection and analysis of data has increased enormously in many areas of society. The Big Data analysis has begun to play a key role in the evolution of health research and practice. It has provided tools to accumulate, manage, analyze and assimilate large volumes of disparate, structured and unstructured data produced by current health systems. Big Data's analytics have recently been implemented to aid the process of delivery, care and disease screening. With proper management, improvements in the quality, quantity, storage and analysis of health data could lead to considerable improvements in many health outcomes. The main aim of this work is to present a review of existing research in the literature, referring to sources and techniques of Big Data in the health sector and to identify which of these techniques are the most used in the prediction of chronic diseases. In addition we propose the medical research areas: image, signal, and genomics, existing platforms for analysis of the data, the applications of Big Data in the health sector and future work are also considered as possible doctoral thesis.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacione

Measuring QoE of a Teleconsultation App in Mental Health Using a Pentagram Model

La medición de calidad de experiencia (Quality of Experience, QoE) se ha convertido en un tema novedoso en la actualidad. Para conseguir un servicio de calidad y minimizar el impacto negativo que puede causar el tráfico en la red, es muy importante gestionar los dispositivos que intervienen en este servicio. Por lo tanto, la evaluación de la QoE permite obtener beneficios tanto para los clientes como para los proveedores de servicios. El objetivo principal de este artículo es medir la QoE de una aplicación de teleconsulta en Salud Mental llamada Psiconnect, utilizando un enfoque basado en el modelo de pentagrama. Para la evaluación de QoE de la aplicación Psiconnect utilizamos el modelo de pentagrama basado en la medición de 5 factores (integridad, retenibilidad, disponibilidad, usabilidad e instantaneidad). Este modelo permite diseñar métricas cuantificables para evaluaciones de calidad. Usando el modelo citado, el valor de QoE para Psiconnect es 1.793 (entre 1.6 y 1.8). La mayoría de los usuarios están satisfechos con el uso del servicio de teleconsulta basado en Skype en la aplicación Psiconnect. Existen diferentes modelos para medir QoE teniendo en cuenta parámetros subjetivos. Esta es una estimación importante de QoE en forma cuantitativa. También, se pueden utilizar otros modelos para mejorar la calidad de las aplicaciones

Usability evaluation of the eHealth Long Lasting Memories program in Spanish elderly people

Producción CientíficaEn los últimos años se ha producido un gran desarrollo de la tecnología software en el campo de la investigación en psicogeriatría, ayudando a mejorar la calidad de vida de las personas mayores y previniendo el deterioro cognitivo asociado al envejecimiento, y así disminuir la posible dependencia. El objetivo principal del presente estudio es evaluar la usabilidad del programa Long Lasting Memories en personas mayores con o sin deterioro cognitivo en una región de España. Para el estudio, se clasificó a los usuarios en tres grupos: sujetos sin deterioro cognitivo, con deterioro cognitivo leve y demencia leve, y se les aplicó un cuestionario de usabilidad que abarcaba diferentes variables. De los 157 españoles participantes en el estudio, el 84,1 por ciento respondió al cuestionario de usabilidad, obteniendo una amplia aceptación en todos los grupos de estudio en cuanto a la usabilidad del programa Long Lasting Memories. La investigación actual comienza a marcar una nueva perspectiva que reconoce la necesidad de establecer una estrategia preventiva para las enfermedades degenerativas

XV Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering and Computing - MEDICON 2019

Producción CientíficaMental Health disorders such as schizophrenia, depression, and dementia have a great impact on society worldwide. Recent developments have witnessed numerous advances in telemedicine that allow remote monitoring of elderly people with diseases of this pathology. One of key factors influencing recent advances in health information systems is the use of data extraction robust techniques used to extract knowledge from medical databases. The main objective of the paper is to develop a web application that allows extracting knowledge from a database of patients with psychiatric disorders and helps health personnel to know in depth the existing patient profiles and thus improve decision making. The scenario chosen for this study consists in a government of Castile and Leon database of 53641 income records of patients with Mental Health disorders between 2005 and 2015. Applying descriptive statistics for the analysis of data, the results show different parameters regarding Hospitalization behavior such as rate, average, hospitalization days of the patient’s number per hospital and outsourcing services

Comparison of Machine Learning Algorithms in the Prediction of Hospitalized Patients with Schizophrenia

New computational methods have emerged through science and technology to support the diagnosis of mental health disorders. Predictive models developed from machine learning algorithms can identify disorders such as schizophrenia and support clinical decision making. This research aims to compare the performance of machine learning algorithms: Decision Tree, AdaBoost, Random Forest, Naïve Bayes, Support Vector Machine, and k-Nearest Neighbor in the prediction of hospitalized patients with schizophrenia. The data set used in the study contains a total of 11,884 electronic admission records corresponding to 6933 patients with various mental health disorders; these records belong to the acute units of 11 public hospitals in a region of Spain. Of the total, 5968 records correspond to patients diagnosed with schizophrenia (3002 patients) and 5916 records correspond to patients with other mental health disorders (3931 patients). The results recommend Random Forest with the best accuracy of 72.7%. Furthermore, this algorithm presents 79.6%, 72.8%, 72.7%, and 72.7% for AUC, precision, F1-Score, and recall, respectively. The results obtained suggest that the use of machine learning algorithms can classify hospitalized patients with schizophrenia in this population and help in the hospital management of this type of disorder, to reduce the costs associated with hospitalization

A Systematic Review of Techniques and Sources of Big Data in the Healthcare Sector

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Systematic Review about QoS and QoE in Telemedicine and eHealth Services and Applications

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Social Robots for People with Aging and Dementia: A Systematic Review of Literature

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IoT-Based Services and Applications for Mental Health in the Literature

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