IDENTIFICACIÓN PRIORIZADA DE PACIENTES CON ENFERMEDADES CRÓNICAS A TRAVÉS DEL ANÁLISIS DE HISTORIAS CLÍNICAS ELECTRÓNICAS Pontificia Universidad Javeriana.

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1 IDENTIFICACIÓN PRIORIZADA DE PACIENTES CON ENFERMEDADES CRÓNICAS A TRAVÉS DEL ANÁLISIS DE HISTORIAS CLÍNICAS ELECTRÓNICAS Pontificia Universidad Javeriana Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación Trabajo de Grado I David Elías peña Clavijo 2011

2 Motivación Las historias clínicas contienen una gran cantidad de información, principalmente en forma de texto libre o texto narrativo. Bases de datos con historias clínicas en forma de texto libre, a menudo necesitan ser recuperados para encontrar información relevante para fines clínicos y de investigación.

3 Motivación Diagnostico inicial no tiene coherencia con el diagnostico final. Facilitará la detección de pacientes con enfermedades crónicas como la Insuficiencia Cardiaca, Diabetes Mellitus e Hipertensión Pulmonar.

4 Motivación Permitirá rastrear a los pacientes potencialmente enfermos y realizar seguimiento de los tratamientos aplicados, en curso o por aplicar. Es un proyecto de carácter Interdisciplinar.

5 Agenda 1. Objetivos. 2. Metodología. 3. Resultados. 4. Avances.

6 Objetivo General Identificar de manera priorizada pacientes con enfermedades crónicas a través del análisis de historias clínicas electrónicas. Enmarcado dentro de el proyecto ´Búsqueda y análisis semiautomático de pacientes con enfermedades crónicas a partir de la exploración retrospectiva de las historias clínicas electrónicas´, del HUSI.

7 Objetivos específicos 1. Diseñar un modelo de análisis basado en técnicas de minería de datos que facilite la detección de pacientes con enfermedades crónicas. 2. Construir un prototipo funcional del modelo que analice historias clínicas electrónicas que contengan texto narrativo y datos estructurados para la detección priorizada de pacientes con enfermedades crónicas. 3. Validar el prototipo funcional usando como casos de estudio, las enfermedades falla cardiaca, diabetes e hipertensión pulmonar.

8 Metodología

9 1. Cross Industry Standard Process for Data Mining 2. Modelado Ágil. 3. Entrevistas con los expertos. 4. Cuestionarios.

10 Resultados ASIGNATURA MISyC PROYECTO 1 Análisis de desempeño para los algoritmos seleccionados. Modelo inicial basado en un proceso de CRISP-DM. Reglas para la detección de enfermedades crónicas definidas en el caso de uso. Escritura y sometimiento de un artículo que muestre un desempeño comparativo de los algoritmos con los datos formateados. ASIGNATURA MISyC PROYECTO 2 Artefactos del proceso de ingeniería de software como diseño, documentación y código fuente. Resultado del análisis de exhaustividad y precisión. Prototipo Funcional. Escritura y sometimiento de un artículo de investigación que muestre el proceso de construcción del prototipo. Memorias del proyecto de grado.

11 Avances Fase I CRISP-DM, finalizada. Análisis del Problema, Fase II y Fase III en curso. Análisis de Datos. Preparación de Datos. Lectura de bibliografía. Entrevistas y reuniones con expertos. Reuniones con el área de sistemas de HUSI, Entrevistas con los médicos expertos.

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