Titulo: Modelo clasificación supervisado para predecir si un paciente hospitalizado por covid19 requiere UCI
Alumnos:
Cesar Vicuña H.
Johan Callomamani B.
Adolfo Ramon P.
Paul Cusi H.
Jairo Pinedo T.
Sección: A
Resumen.
Un modelo de clasificación para determinar si un paciente requiere ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) se basa en datos clínicos recopilados durante la hospitalización. Utiliza variables como edad, sexo, resultados de pruebas de laboratorio, datos demográficos. El modelo clasifica a los pacientes en categorías como "paciente va a ingresar a UCI" o " paciente no va a ingresar a UCI", proporcionando una herramienta para que los médicos tomen decisiones rápidas y basadas en evidencia. La precisión del modelo puede mejorar con datos actualizados y ajustes continuos, optimizando la asignación de recursos y la atención del paciente.
Abstract
Modelos de clasificación han emergido como herramientas fundamentales en la lucha contra COVID-19, facilitando la toma de decisiones clínicas y la gestión de recursos. Estos modelos, que utilizan algoritmos de aprendizaje automático y estadísticas avanzadas, procesan datos de pacientes como síntomas, resultados de pruebas y factores demográficos para predecir el riesgo de infección, gravedad de la enfermedad y necesidad de hospitalización. La capacidad de estos modelos para clasificar a los pacientes en categorías como "alto riesgo" o "bajo riesgo" permite a los profesionales de la salud priorizar tratamientos y recursos de manera más eficiente. Además, estos modelos han demostrado ser valiosos en la predicción de brotes y en la evaluación de la efectividad de intervenciones. Sin embargo, su rendimiento depende de la calidad de los datos y la constante actualización de los algoritmos, lo que resalta la necesidad de una vigilancia continua y de investigaciones adicionales para mejorar su precisión y aplicabilidad en la gestión de la pandemia.
Dataset: https://www.datosabiertos.gob.pe/datase ... r-covid-19