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Sistema de clasificación de pacientes COVID (RASCAL)

Premios Zinkinn
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Miguel Ángel Armengol de la Hoz, Juan Luis Romero, Jaime Cordero Ramos Consejería de Salud de Andalucía, Hospital Virgen de la Macarena de Sevilla y Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba
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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

Última actualización el 10/05/2022 - 8:59

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