Bioingeniería informática aplicada a la predicción de enfermedades cardiológicas y su implementación en el Hospital Delicia Concepción Masvernat de la ciudad de Concordia, provincia de Entre Ríos

El sector sanitario, sin lugar a dudas es uno de los ámbitos en el que se administran grandes volúmenes de datos; principalmente en el área clínica. Esto conduce a identificar una importante necesidad de encontrar maneras de administrar, integrar, analizar e interpretar ese gran conjunto de datos; procurando identificar patrones de comportamiento que sean de utilidad en la toma de decisiones médicas. En este sentido, la minería de datos es una herramienta que nos ayuda en el análisis de los mencionados datos, sirviendo de apoyo tanto en el área de cuidados de la salud como en la investigación médica; a través de su aplicación que abarca desde el diagnóstico médico hasta la capacidad para analizar datos desde una variedad de perspectivas tendientes a descubrir patrones ocultos. Actualmente, existen diversas investigaciones que permiten encarar tratamientos de enfermedades específicas, aunque siguen siendo estudios puntuales que, si bien tienen muy buenos resultados, no son de aplicabilidad a la práctica cotidiana de consultas médicas. Teniendo en cuenta esta realidad, la investigación que se plantea persigue lograr el desarrollo de un componente de software que permita incorporar la predicción de probabilidad de riesgos de enfermedades cardíacas como sistema de soporte a las decisiones clínicas incorporada al acto asistencial; así como también en el proceso de gestión de medicina preventiva. Si bien existen diferentes proyectos aplicados que permiten conocer sobre la probabilidad de riesgos, los mismos no terminan siendo integrados a la Historia Clínica Electrónica, de manera de tener una aplicación inmediata en el acto asistencial. En este proyecto se plantea como principal objetivo desarrollar un componente de software capaz de generar, con aprendizaje automatizado, un modelo con capacidades predictivas sobre enfermedades cardiológicas; que permitan un mejor soporte a decisiones de diagnóstico clínico y un avance significativo en la medicina preventiva para actos asistenciales de pacientes.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas

El sector sanitario, sin lugar a dudas es uno de los ámbitos en el que se administran grandes volúmenes de datos; principalmente en el área clínica.Esto conduce a identificar una importante necesidad de encontrar maneras deadministrar, integrar, analizar e interpretar ese gran conjunto de datos; procurando identificar patrones de comportamiento que sean de utilidad en latoma de decisiones médicas. El proyecto de investigación1 en el que se enmarca este artículo plantea como principal objetivo desarrollar un componente de software capaz de generar, con aprendizaje automatizado, un modelo con capacidades predictivas sobre enfermedades cardiológicas; que permita un mejor soporte a decisiones de diagnóstico clínico y un avance significativo en la medicina preventiva. Este artículo presenta una revisión exhaustiva de las herramientas de preprocesamiento de datos para analizar datos sanitarios masivos, en términos de la imputación de valores perdidos, detección de valores atípicos, reducción, escalado, transformación y partición de datos. Además, se proponen herramientas de ciencia de datos en el campo sanitario. Se ha presentado un análisis en profundidad para describir los pros y los contras de las herramientas existentes para abordar los desafíos prácticos. Los resultados obtenidos son útiles para el desarrollo de investigaciones basadas en predicción de enfermedades en el campo sanitario.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ