Resumen

Los rápidos avances en las TIC y la recopilación de grandes cantidades de datos de salud móvil están dando lugar a nuevas formas de tratar a los pacientes. Estudios sugieren que los sistemas de telemonitorización y modelos predictivos para apoyo clínico y empoderamiento del paciente pueden mejorar varias patologías, como la insuficiencia cardíaca, cuya tasa de ingresos es alta. En la práctica médica actual, los clínicos utilizan reglas simples que generan un gran número de alertas falsas. Con el fin de reducir las alertas falsas, en este estudio se presentan modelos predictivos para prevenir descompensaciones que pueden llevar a ingresos. Estos se basan en datos clínicos móviles de 242 pacientes con insuficiencia cardíaca (IC) recopilados durante un período de 44 meses en el servicio de salud pública del País Vasco (Osakidetza). El mejor modelo predictivo obtenido es una combinación de alertas basadas en datos de monitoreo y un cuestionario con un clasificador Naive Bayes utilizando distribución de Bernoulli. Este modelo predictivo tiene un rendimiento con un AUC = 67% y reduce las alertas falsas por paciente por año de 28.64 a 7.8. De esta manera, el sistema predice el riesgo de ingreso de pacientes ambulatorios con una fiabilidad mayor que las alertas actuales.

• Materias:Lector de pantalla Interfaz de usuario Localización en interiores Realidad virtual móvil Redes móviles
• Subjects:Screen reader User interface Indoor localization Mobile virtual reality Mobile networks
• Palabras claves:Avances; TIC; Telemonitorización; Modelos predictivos; Insuficiencia cardíaca; Falsas alertas
• Keywords:Advances; ICT; Telemonitoring; Predictive models; Heart failure; False alerts