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

Carlos Calderón-Vargas, José Muñoz Castaño, María Alejandra Vargas Rincón, Víctor Manuel Rincón Acosta, Miguel Mendieta Hernández
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Abstract

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.
胃肠道出血风险患者处方预测量表的深度学习
当今医学的发展与技术齐头并进,越来越多的解决方案正在实施,以支持某些医疗程序,目的是支持医学专业人员在其行业中的锻炼。数据处理和分析已成为任何行业实践中必不可少的资源,目前,在医院,更具体地说,在撒玛利亚大学医院,没有支持诊断以确定质子泵抑制剂供应或不供应的工具,因此我们使用机器学习模型开发了一个Web应用程序,通过WEKA应用程序基于决策树,该应用程序在分析收集的数据后,使医生能够拥有支持这一程序的工具。我们希望通过使用该应用程序,医生可以在开IBPS之前进行有效的分析。
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