Validez De Una Aplicación Móvil Con Programación De Redes Neuronales Artificiales Para La Predicción De Malaria Severa

Proyecto: Proyectos de Investigación

Detalles del proyecto

Descripción

Antecedentes: Según la Organización Mundial de la salud (OMS), la malaria es considerada como una enfermedad potencialmente mortal trasmitida a los seres humanos por la picadura de mosquitos infectados. El diagnóstico y reconocimiento temprano de las complicaciones de esta enfermedad permite reducir costos en su atención y mortalidad, el desarrollo de dispositivos con sistemas de clasificación que utilicen inteligencia artificial pueden ser una herramienta útil para el abordaje del problema. Objetivo: Determinar la sensibilidad y especificidad de una aplicación móvil basado en un sistema de clasificación de redes neuronales para predecir el desarrollo de malaria complicada el cual tome en cuenta características clínicas asequibles consignadas en la historia clínica.Materiales y Métodos: Se desarrollará un estudio de prueba diagnóstica en la población de sujetos que se notifiquen con Malaria al Instituto Nacional de Salud o al Servicio de Salud de las Fuerzas Militares, durante 18 meses entre los años 2018 - 2020, a los pacientes notificados se evaluará en historia clínica características sociodemográficas, comorbilidades y los hallazgos clínicos necesarios para la implementación de la aplicación móvil, se comparara el pronóstico de complicación calculada a través del mismo y el desarrollo de complicación o no en la historia clínica.Resultados esperados: Generar una aplicación móvil útil en la clasificación de sujetos que pueden desarrollar o no malaria complicada y que pueda ser utilizada por el personal de salud para mejorar la atención de los pacientes con la infección buscando disminuir costos y potencialmente mortalidad.

Descripción de Layman

Background: According to the World Health Organization (WHO), malaria is considered a fatal deadly disease transmitted to humans by the bite of infected mosquitoes. The diagnosis and recognition of the complications of this disease allow reducing costs in their care and mortality, the development of devices with classification systems that use artificial intelligence can be a useful tool to address the problem.Objective: To determine the sensitivity and specificity of a mobile application based on a neural network classification system to predict the development of complicated malaria, which takes into account the characteristics available in the clinical history.Materials and Methods: A diagnostic test study was developed in the population of subjects who were notified with Malaria to the National Institute of Health or to the Health Service of the Military Forces, for 18 months between 2018 and 2020, to the notified patients. evaluate the sociodemographic characteristics, the capacities and the clinical findings necessary for the implementation of the mobile application, compare the prognosis of the complication calculated through it and the development of the complication or not in the clinical history.Expected results: Generate a useful mobile application in the classification of subjects that can develop or that malaria is complicated and that can be used by health personnel to improve the care of patients with the same threat.Keywords: Artificial neural network, uncomplicated malaria, complicated malaria, artificial intelligence, P. falciparum, P. vivax.

Hallazgos clave

Red neuronal artificial, malaria no complicada, malaria complicada, inteligencia artificial, P. falciparum, P. vivax.
EstadoFinalizado
Fecha de inicio/Fecha fin21/01/1921/10/22

Estado del Proyecto

  • Cerrado exitosamente

Relación academia-corporación

  • No

Formación de recurso humano para la investigación

  • Si

Interdisciplinar

  • No

Proyecto colaborativo entre grupos de investigación

  • Si

Proyecto con potencial de desarrollo tecnológico susceptible de protección con propiedad intelectual

  • Si

Trabajo de grado - Maestría o Doctorado

  • Ninguno

Área del conocimiento (OCDE)

  • MEDICINA - CIENCIAS CLINICAS

Rol Sabana

  • Ejecutora

Huella digital

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