Implementación de procesos de explotación de información y visualización de datos : estudio de caso en una unidad de cuidados intensivos coronarios

Abstract

En Argentina, la enfermedad cardiovascular lidera el ranking de muertes en adultos, se encuentra una cantidad preponderante de pacientes con patologías cardiovasculares clásicas como enfermedad coronaria e insuficiencia cardíaca. La atención de estos pacientes en su tratamiento tiene un elevado costo en términos de recursos humanos y equipos. La era digital permite acortar las distancias médica al paciente, ofrece oportunidades de mejora en la calidad de atención y facilita el acceso a la misma buscando mejorar la exactitud, puntualidad, calidad y eficacia general de una decisión médica, siendo la Inteligencia Artificial (IA) una de las herramientas más utilizadas para dicho fin mediante la aplicación de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático. El presente trabajo tiene como objetivo elaborar un modelo de aprendizaje automático basado en IA utilizando el algoritmo de aprendizaje supervisado, árbol de decisión que permita analizar y pronosticar el grado de afectación en los pacientes según su registro hospitalario, para su correspondiente hospitalización en una Unidad de Cuidados Intensivos Coronarios (UCIC). Es preciso tener en cuenta criterios de usabilidad y manejo oportuno de la información. La metodología utilizada sigue el método científico lo que nos permitió indagar y examinar todo tipo de estudios, resultados e investigaciones. El dataset utilizado fue obtenido del repositorio, provenientes del Instituto de Cardiología de Corrientes (ICC). Para que esos datos se conviertan en conocimiento, necesitan ser procesados y analizados a través de métodos estadísticos usando Inteligencia Artificial.