Machine learning para predecir la progresión de la condición médica de pacientes Covid-19 en el Hospital María Auxiliadora

• Autores: Makishi Maeireizo, Isabel, Rodríguez López, Marcos Esteban
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Científica del Sur
• Repositorio: UCSUR-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.cientifica.edu.pe:20.500.12805/1754
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12805/1754; https://doi.org/10.21142/tb.2020.1754
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine learning; COVID-19; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la actividad hospitalaria tal y como se indica en el artículo “Aspectos médicos-legales de la historia clínica” (Rio, 1999), las historias clínicas son un elemento muy importante en la asistencia médica de un individuo, así también en lo concerniente a la medicina de forma colectiva o institucional; y debe encontrase regulada bajo estándares de calidad óptimas para preservar el derecho a la salud del paciente, así como el derecho a la privacidad. También se menciona la disciplina que recae sobre los tratantes (médicos/as, enfermeros/as, otros), para no caer en incumplimientos. Otro punto importante tiene que ver con lo que contienen los historiales médicos en cuando la exploración personal, pruebas diagnósticas primarias o complementarias, juicios sobre los diagnósticos y tratamientos, así como los detalles sobre la evolución de los pacientes. Por mucho tiempo se ha usado el historial clínico como la estrecha relación entre paciente y doctor/a; sin embargo, bajo este esquema se fortalece a mediados del siglo XX, como el registro de relación el usuario y atención primaria (Lanza, 2015). El modo tradicional ha sido siempre y aún se usa, la historia clínica escrita o de registro físico, esto con el tiempo y con más frecuencia se ha ido dejando en un segundo plano para optar por la historia clínica electrónica (HCE), los cuales han resuelto muchos de los inconvenientes relacionados a seguridad e integridad de la información, disponibilidad y acceso, así como para el análisis de los datos no solo a nivel individual, o institucional, sino también a nivel de grandes volúmenes de datos para estudios científicos usando ciencia computacional (Lanza, 2015)…