Examinando por Autor "Camacho Cogollo, Javier Enrique"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de arquitectura de interoperabilidad de dispositivos médicos para una unidad de cuidados intensivos
    (Universidad EIA, 2023) Diaz Cano, Sara Milena; Duque Marín, Daniel Felipe; Camacho Cogollo, Javier Enrique
    RESUMEN: El crecimiento exponencial de los datos en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), es una tarea emergente hoy día, que se genera por la numerosa información y/o datos presentes en esta, que en su mayoría de veces lleva a que sean descartados y, por ende, no se lleve registro de estos, lo que supone una de las mayores causas para la compilación e implementación de la información clínica a nivel de salud pública e individual. Debido a lo anterior, es necesario investigar e implementar herramientas que permitan el aprovechamiento de los datos, para lo cual se desarrolla un modelo de interoperabilidad en una institución de salud, teniendo en cuenta la información proporcionada por la literatura, los equipos médicos, los parámetros y el modelo EMRAM. Para esto primero se realizó una caracterización de los dispositivos interoperables en la UCI. Posterior a esto se hizo la propuesta de la arquitectura que permitiera la extracción y almacenamiento de datos de calidad en un repositorio histórico de la institución de salud, para finalmente hacer la prueba piloto de interoperabilidad, que permitiera conocer si los datos entregados por el sistema de extracción de los datos eran confiables clínicamente, a través de pruebas estadísticas. Los estándares de interoperabilidad fueron necesarios para la integración de datos biomédicos y su posterior uso y aprovechamiento, por parte del cuerpo médico y/o asistencial, por lo que fue necesario garantizar que los datos cumplieran con las características para utilizar el formato estándar HL7, con la finalidad de que pudiera ser leído y almacenado por cualquier tecnología implementada en la institución de salud.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo predictivo para el pronóstico de tiempos de estancia de pacientes en unidades de cuidados intensivos
    (Universidad EIA, 2021) David Martínez, Cristian Camilo; Bonet Cruz, Isis; Camacho Cogollo, Javier Enrique
    RESUMEN: La ciudad de Medellín es una de las más grandes en Colombia, y sigue en crecimiento, lo cual implica un reto para muchos sectores, entre ellos el sector de la salud, que tiene que aprovechar al máximo sus recursos para poder cubrir la gran demanda que se genere. Uno de los recursos más esenciales y limitados que puede ofrecer un hospital son las unidades de cuidados intensivos (UCI), pues estás unidades deben estar equipadas con alta tecnología con la capacidad de mantener a un paciente en condiciones constantes y monitoreo las 24 horas, y por estas necesidades, es complicado expandir constantemente estás unidades, obligando a buscar otras alternativas a la atención de más personas con los mismos recursos. Por ello, se plantea la implementación de un sistema de inteligencia artificial, el cual ayude en la administración de las unidades de cuidados intensivos, ofreciendo estimaciones de uso con base a los datos del paciente, para garantizar una planeación más acertada y poder aprovechar en todo momento estás unidades. Para ello se entrenaron diferentes modelos de inteligencia artificial y se evaluó la efectividad de cada uno de estos prediciendo los tiempos de estancia en las unidades de cuidados intensivos y así se determinó el más útil para una institución de salud local. Como resultando, diferentes tipos de modelos tanto de regresión como clasificación categórica fueron entrenados y dentro de estos se puede resaltar modelos basados en arboles de decisiones como el Random Forest con una precisión del 69%, modelos probabilísticos como Naive Bayes con una precisión del 64.3% brindando prioridad sobre los peores casos y dentro de los modelos de regresión podemos destacar el XGBoost con una desviación estándar de 7.43 días de estancia.