Aprendizaje profundo para escalas pronósticas en la prescripción a pacientes con riesgo de sangrado gastrointestinal

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17230/ingciencia.17.34.1

Palabras clave:

Diseño web, Machine learning, entrenamiento, árboles de decisión, weka

Resumen

La evolución de la medicina en los tiempos actuales ha ido de la mano de la tecnología donde cada vez más se implementan soluciones que apoyan ciertos procedimientos médicos con el objetivo de apoyar el ejercicio de los profesionales de la medicina en su oficio. El procesamiento y análisis de datos se ha convertido en un recurso imprescindible en la práctica de cualquier profesión, actualmente, en los hospitales, más  puntualmente en el hospital universitario la samaritana, no se posee una herramienta que permita apoyar el  diagnóstico para determinar el suministro o no, de los inhibidores de bombas de protones, por lo tanto hemos desarrollado una aplicación web utilizando un modelo de  aprendizaje automático, basado en arboles de decisiones por medio de la aplicación weka, que luego del análisis de los datos recogidos, permita al médico contar con una herramienta para el apoyo de este procedimiento. Esperamos que con la utilización de esta aplicación los médicos puedan realizar un análisis efectivo antes de recetar o no los IBPs. 

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Biografía del autor/a

  • Carlos Calderón-Vargas, Hospital Universitario La Samaritana

    Médico de la Universidad de la Sabana y especialista en Medicina Interna de la Pontificia Universidad Javeriana. Docente del programa de Medicina Interna de la Univerdidad de la Sabana. Internista del servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario de la Samaritana. Miembro ACMI - ACP.

  • José Muñoz Castaño, Hospital Universitario La Samaritana

    Médico y cirujano de la fundación universitaria de ciencias de la salud , especialización en gerencia de la salud.

  • María Vargas Rincón, Hospital Universitario La Samaritana

    Estudiante XII semestre de medicina en la Universidad de la Sabana, pertenezco al grupo de interés “Plastic and Reconstructive surgery universidad de la sabana”- PRECSUS.

  • Víctor Manuel Rincón Acosta, Universidad El Bosque

    Estudiante Ing. Sistemas, Diploma en Habilidades administrativas para el siglo XXI, Actualmente se desempeña como líder de área de tecnología, informática y robótica en el Gimnasio Campestre Reino Británico.

  • Miguel Mendieta Hernández, Universidad El Bosque

    Estudiante ingeniería de sistemas de la universidad El Bosque. Actualmente se desempeña como desarrollador Web Freelance independiente.

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Deep Learning for Forecast Scales to Prescribe Patients at Risk of Gastrointestinal Bleeding

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Publicado

2021-12-01

Número

Vol. 17 Núm. 34 (2021)

Sección

Artículos

Licencia

Derechos de autor 2021 Miguel Ángel Mendieta Hernández, Víctor Manuel Rincón Acosta, Carlos Mauricio Calderón Vargas, José Fabio Muñoz Castaño, María Alejandra Vargas Rincón

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Cómo citar

Calderón-Vargas, C., Muñoz Castaño, J., Vargas Rincón, M., Rincón Acosta, V. M., & Mendieta Hernández, M. (2021). Aprendizaje profundo para escalas pronósticas en la prescripción a pacientes con riesgo de sangrado gastrointestinal. Ingeniería y Ciencia, 17(34), 7-22. https://doi.org/10.17230/ingciencia.17.34.1