Predicción de eventos graves en pacientes hipertensos basado en informes de presurometrías a partir de la aplicación de técnicas de inteligencia artificial

Autor

Título

Colaborador

Bunge, Roberto A.

Descripción

Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial

Disciplina: Especialización en inteligencia artificial

Fil: Monreal, Trinidad. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2023

Extensión

vii, 56 p.

Resumen

En esta memoria se describe el diseño y la implementación de un modelo de inteligencia artificial desarrollado para el Hospital Alemán. El algoritmo utiliza datos obtenidos de presurometrías realizadas a pacientes hipertensos, con el propósito de predecir el riesgo de sufrir eventos cardiovasculares graves. Como resultado, este trabajo permite al servicio de cardiología e hipertensión definir estrategias de tratamiento personalizadas para cada grupo de riesgo. Para llevar a cabo este trabajo se emplearon técnicas de estadística, análisis de datos y criterios de selección de características, así como modelos de aprendizaje profundo para lograr la detección.

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