Objetivo del proyecto:

El objetivo de este proyecto se centra en el desarrollo de soluciones inteligentes para el pronóstico de la evolución del estado de salud de pacientes diagnosticados de COVID19, a partir del análisis automático de sus perfiles clínicos y los tratamientos recibidos, obtenidos de sus Historias Clínicas Electrónicas (HCE).

Datos que se tienen en cuenta:

• Datos demográficos (edad, genero)
• Calendario y períodos de tiempo en los que el paciente se encuentra bajo prescripción médica
• Constantes vitales periódicas
• Pruebas de laboratorio periódicas
• Días en UCI y en Sala
• Diagnósticos
• Procedimientos aplicados periódicamente
• Fármacos suministrados periódicamente

Resultados:

Se ha obtenido una herramienta experimental, que analiza estos datos provenientes de HCE. Esta herramienta integra soluciones de inteligencia artificial permitiendo hacer estudios avanzados de diferente naturaleza como:

• Exploración de datos clínicos: Permite valorar la prevalencia común de distintos datos clínicos en un conjunto de pacientes
• Construcción de modelos de aprendizaje automático, ajustados a características concretas, que permiten una posterior predicción de nuevos datos clínicos atendiendo a:
  • Probabilidad de la Evolución Clínica de pacientes. Los resultados actuales superan en todos los ensayos el 90% de exactitud.
  • Estimación de Días de Ingreso Hospitalario: Los resultados reflejan una predicción con un margen de error medio de 6 días. Rango de 0 a 120 días.
  • Estimación de Días de Ingreso en UCI: Los resultados reflejan una predicción con un margen de error medio de 6 días. Rango de 0 a 120 días.