Deep Learning for Forecast Scales to Prescribe Patients at Risk of Gastrointestinal Bleeding
Fecha
2021-12-01
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad EAFIT
Resumen
The evolution of medicine in current times has gone hand in hand with technology where more and more solutions are implemented; those supporting certain medical procedures to serve as base in the field of medical professionals. The process of analyzing data has become an essential resource in the practice of any profession; currently, in hospitals, more specifically in the university hospital La Samaritana. No tool allows the supporting of diagnosis to determine the supply or no, proton pump inhibitors, therefore we have developed an app using a machine learning model, based on decision trees through the weka application, which, after analyzing the data collected, allows the doctor to count with a tool to support this procedure. We hope that with this, doctors can perform an effective analysis before prescribing or not prescribing PPIs.
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.
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.