Sistema de clasificación de pacientes COVID (RASCAL)

Inicio / Sistema de clasificación de pacientes COVID (RASCAL)

El desarrollo de sistemas de soporte a la decisión clínica es una de las principales iniciativas del área de Big Data de la Fundación Progreso y Salud. El proyecto RASCAL, intenta predecir la gravedad del paciente, usando una serie de variables clínicas como los datos demográficos, constantes vitales y resultados de laboratorio que han sido identificadas como relevantes por los clínicos para intentar clasificar a los pacientes mediante tecnologías de Machine Learning, que funcionan en tiempo real conectadas a las bases de datos andaluzas, permitiendo optimizar el uso de recursos.

La herramienta RASCAL se nutre de los datos clínicos proporcionados desde el sistema público andaluz de salud que integra de manera electrónica dicha información en todos los centros sanitarios.

Ventajas

  • Mejorar el pronóstico de los pacientes

  • Facilitar un tratamiento precoz

Autor / Investigador:

Miguel Ángel Armengol de la Hoz, Juan Luis Romero, Jaime Cordero Ramos

Tipo de licencia:

no-licencia

CopyRights Reservados
No permite usar tu trabajo sin permiso explícito

Última actualización el 10/05/2022 - 10:59

Comentarios:

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad y los términos de servicio de Google.

Las cookies son importantes para ti, influyen en tu experiencia de navegación. Nos ayudan a proteger tu privacidad o darte acceso seguro con tu usuario a www.zinkinn.es. Usamos cookies técnicas y analíticas (propias y de terceros) para hacer perfiles basados en hábitos de navegación y mostrarte contenido útil. Recogeremos tu elección anónimamente. Siempre podrás cambiar tu configuración, desde la página de política de cookies.

Este es el configurador avanzado de cookies propias y de terceros. Aquí puedes modificar parámetros que afectarán directamente a tu experiencia de navegación en esta web.

Cookies técnicas (necesarias)

Estas cookies son importantes para darte acceso seguro a zonas con información personal o para reconocerte si inicias sesión.

Permiten medir, de forma anónima, el número de visitas o la actividad. Gracias a ellas podemos mejorar constantemente tu experiencia de navegación.

Dispones de una mejora continua en la experiencia de navegación.

También puedes continuar rechazando todas las cookies opcionales: