Examinando por Materia "Deterioro"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Identificación temprana de deterioro cardiovascular mediante técnicas de Machine Learning
    (Universidad EIA, 2021) Carmona Pulgarín, Carlos Daniel; Macias Pimienta, Juan Camilo
    RESUMEN: Las enfermedades infecciosas representan un problema de gran importancia en el contexto hospitalario dado que son un peligro de gran magnitud dentro de una institución de salud, siendo los pacientes de cuidados intensivos una población muy vulnerable por su delicada condición. Así bien, el deterioro cardiovascular es uno de los agentes más determinantes a la hora del desarrollo de una enfermedad infecciosa, pues este es uno de los órganos y sistemas que primero se ven afectados a la hora de presentarse una infección, además de representar un aumento sustancial en la mortalidad de los pacientes cuando este se presenta. Actualmente gracias a los avances en el campo de instrumentación médica, la maquinaria implicada en el monitoreo y mantenimiento de los pacientes genera constantemente información sobre las variables que se ven implicadas en tales procesos, información que no se utiliza en ningún proceso de diagnóstico o seguimiento de posibles condiciones desarrolladas por el paciente. Con esto dicho, el objetivo de este proyecto es el de, a partir de técnicas de Machine Learning, un sub campo de la inteligencia artificial que se basa en la abstracción de información y la búsqueda de patrones dentro de un grupo de datos, encontrar un método de identificación temprana de deterioro cardiovascular en pacientes infectados a partir de datos recopilados de pacientes en la unidad de cuidados intensivos, obtenidos de una base de datos en la red (MIMIC) y de una institución de salud local (clínica de Las Américas). Para la ejecución de este proyecto en primer lugar se realizó todo el proceso de descarga de datos de las respectivas fuentes (MIMIC e institución local) y además se definió el deterioro cardiovascular en dos parámetros: presión arterial media por debajo de 70 mmHg y suministro de vasopresores. Con estos parámetros se procedió a realizar el acondicionamiento de los datos en PostgreSQL donde se obtuvieron las cohortes definitivas con y sin sospecha de infección con el fin de analizar el comportamiento del modelo de las dos maneras. Con la obtención de la cohorte de ambas bases de datos, se realizó todo el análisis de cohortes en la herramienta Power BI y la minería de datos en el programa informático Orange, donde se definieron las variables a ingresar con el criterio de aporte de información mínimo del 1% en los métodos de puntuación. Se seleccionaron los parámetros y los modelos de predicción para trabajar con los datos de MIMIC y definir cuál modelo alcanzaba mejores métricas. Estos resultados se analizaron a través de la herramienta Power BI y se seleccionó el modelo con las métricas más altas. Este modelo fue evaluado con los datos de la institución local. Por último, se realizó el diseño de la interfaz gráfica del modelo en el programa Figma y se realizó un video simulando la interacción que tendría el profesional con la interfaz del modelo predictivo. Los resultados mostraron que no hubo una diferencia significativa en el desempeño de los modelos para las muestras de pacientes con y sin sospecha de infección, es decir que el funcionamiento del modelo no cuenta con casi ninguna dependencia relacionada a esta variable. Los modelos relacionados con Gradient Boosting contaron con un desempeño más sobresaliente en el set de datos de la clínica de una institución de salud local, gracias a su capacidad para trabajar de forma óptima en muestras con datos faltantes, por lo que se recomienda trabajar con el modelo Gradient Boosting con las respectivas variables definidas.
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    PublicaciónSólo datos
    Predicción del deterioro de los componentes metálicos de una Estación Reductora de Presión implementando el método de la cadena de Márkov
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2020-02-03) García Ubaque, César Augusto; Jiménez Beltrán, Ferney Camilo; Mena Serna, Milton
    Una Estación Reductora de Presión (ERP) sirve para controlar la presión de servicio y garantizar el correcto funcionamiento de las redes del acueducto en un sector determinado. En la estructura de las ERPs, las tuberías y los accesorios de acero están expuestos a la corrosión y por ende a un deterioro más rápido. Es por ello que, basado en las condiciones actuales se planteó un método para predecir este deterioro, y de esta manera, lograr un mejor manejo al mantenimiento y rehabilitación de estos elementos.