Development and Validation of a Neural Network Model for Early Diagnosis of Sepsis

El presente proyecto doctoral aborda la problemática de la sepsis, una condición con una mortalidad global cercana al 20%, enfocándose en el desafío del diagnóstico temprano en entornos de urgencias con datos clínicos irregulares. La pregunta de investigación cuestiona si un modelo de red neuronal, optimizado mediante un framework para series temporales incompletas, supera la precisión de escalas convencionales (SIRS, qSOFA). El objetivo general es desarrollar y validar un modelo de IA para la detección precoz de sepsis, integrando análisis de variables estructuradas y narrativa clínica. La metodología se divide en cuatro fases: 1) Extracción y preprocesamiento de datos (10 años de registros en Clínica del Country), 2) Construcción del framework para el preprocesamiento de los datos, 3) Desarrollo de algoritmos de Deep Learning, 4) Validación interna de los modelos, estas dos últimas fases durante una estancia doctoral de un año en el Hospital Universitario Son Llàtzer (España).