An\u00e1lisis de datos de d\u00edas de mortalidad. Cr\u00e9dito: Discover Oncology (2022). DOI: 10.1007\/s12672-022-00472-7 <\/p>\n
Un algoritmo que puede predecir cu\u00e1nto tiempo podr\u00eda pasar un paciente en el hospital si se le diagnostica c\u00e1ncer de intestino podr\u00eda ahorrarle al NHS millones de libras y ayudar a los pacientes a sentirse mejor preparados. <\/p>\n
Expertos de la Universidad de Portsmouth y Portsmouth Hospitals University NHS Trust han utilizado inteligencia artificial y an\u00e1lisis de datos para predecir la duraci\u00f3n de la estad\u00eda en el hospital de los pacientes con c\u00e1ncer de intestino, si ser\u00e1n readmitidos despu\u00e9s de la cirug\u00eda y su probabilidad de muerte durante un per\u00edodo de uno o tres meses.<\/p>\n
El modelo inteligente permitir\u00e1 a los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica dise\u00f1ar la mejor atenci\u00f3n al paciente y priorizar los recursos.<\/p>\n
El c\u00e1ncer de intestino es uno de los tipos de c\u00e1ncer m\u00e1s comunes diagnosticados en el Reino Unido, con m\u00e1s de 42.000 personas diagnosticadas cada a\u00f1o.<\/p>\n
El profesor de Sistemas Inteligentes, Adrian Hopgood, de la Universidad de Portsmouth, es uno de los autores principales del nuevo art\u00edculo. \u00c9l dijo: \u00abSe estima que para 2035 habr\u00e1 alrededor de 2,4 millones de nuevos casos de c\u00e1ncer de intestino anualmente en todo el mundo. Esta es una cifra asombrosa y que no se puede ignorar. Necesitamos actuar ahora para mejorar los resultados de los pacientes\u00bb. p> <\/p>\n
\u00abEsta tecnolog\u00eda puede dar a los pacientes una idea de lo que es probable que experimenten. No solo se les puede dar una buena indicaci\u00f3n de cu\u00e1l es su pron\u00f3stico a largo plazo, sino tambi\u00e9n qu\u00e9 esperar a corto plazo.<\/p>\n
\u00abSi un paciente no espera encontrarse en el hospital durante dos semanas y de repente lo son, eso puede ser bastante angustioso. Sin embargo, si tienen una estad\u00eda prevista, tienen informaci\u00f3n \u00fatil para ayudarlos a prepararse.<\/p>\n
\u00abO, de hecho, si a un paciente se le da un pron\u00f3stico que no es bueno o tienen otras enfermedades, es posible que decidan que no quieren una opci\u00f3n quir\u00fargica, lo que resultar\u00e1 en una estad\u00eda prolongada en el hospital\u00bb.<\/p>\n
El c\u00e1ncer de intestino (tambi\u00e9n conocido como c\u00e1ncer colorrectal) afecta el intestino grueso , que est\u00e1 compuesto por el colon y el recto. El costo de diagnosticar y tratar a los pacientes es significativo y el impacto econ\u00f3mico en los sistemas de salud es inmenso.<\/p>\n
El estudio utiliz\u00f3 datos tomados de una base de datos de m\u00e1s de 4000 casos de c\u00e1ncer de colon pacientes que se sometieron a cirug\u00eda entre 2003 y 2019. Examin\u00f3 47 variables diferentes, incluida la edad, el peso, el estado f\u00edsico, la cirug\u00eda enfoques y mortalidad. Los conocimientos del cirujano consultor Jim Khan y sus colegas Samuel Stefan y Karen Flashman se complementaron con la experiencia anal\u00edtica del Dr. Shamsul Masum, bajo la direcci\u00f3n del profesor Hopgood.<\/p>\n
El profesor Hopgood dijo: \u00abUtilizamos un conjunto completo de datos que incluyeron las 47 variables, pero tambi\u00e9n predijeron resultados con solo algunas de las m\u00e1s significativas y encontraron que los dos enfoques mostraron muy poca diferencia Esto es \u00fatil en s\u00ed mismo porque muestra que el algoritmo es igual de efectivo usando un conjunto simplificado de variables .\u00bb<\/p>\n
En principio, la tecnolog\u00eda podr\u00eda implementarse de inmediato, pero tendr\u00eda que aprobarse para su uso en un entorno cl\u00ednico. Sin embargo, el profesor Hopgood desea trabajar con un conjunto de datos a\u00fan mayor para mejorar la precisi\u00f3n de las predicciones, que ya supera el 80 %.<\/p>\n
\u00abSi pudi\u00e9ramos atraer fondos, nos encantar\u00eda reunirnos con otros centros oncol\u00f3gicos para que tengamos acceso a conjuntos de datos a\u00fan m\u00e1s grandes. Con el aprendizaje autom\u00e1tico, la regla simple es que cuantos m\u00e1s datos, mejor\u00bb, dijo.<\/p>\n
\u00abTodas las personas con las que he hablado en el dominio de la salud piensan que los la inteligencia los ayudar\u00e1 a hacer un mejor trabajo y esperamos que esta investigaci\u00f3n haga exactamente eso al proporcionar predicciones m\u00e1s precisas, el servicio de salud puede asignar los mejores recursos a cada paciente y mejorar la atenci\u00f3n al paciente\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Salud del consumidor: tratamiento del c\u00e1ncer colorrectal M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Shamsul Masum et al, An\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial para predecir la duraci\u00f3n de la estad\u00eda, el reingreso y la mortalidad: un an\u00e1lisis basado en la poblaci\u00f3n estudio del manejo quir\u00fargico del c\u00e1ncer colorrectal, Discover Oncology (2022). DOI: 10.1007\/s12672-022-00472-7 Proporcionado por la Universidad de Portsmouth Cita<\/strong>: El nuevo algoritmo mejorar\u00e1 la atenci\u00f3n del paciente con c\u00e1ncer de intestino (30 de marzo de 2022) obtenido el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress .com\/news\/2022-03-algorithm-bowel-cancer-patient.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" An\u00e1lisis de datos de d\u00edas de mortalidad. Cr\u00e9dito: Discover Oncology (2022). DOI: 10.1007\/s12672-022-00472-7 Un algoritmo que puede predecir cu\u00e1nto tiempo podr\u00eda pasar un paciente en el hospital si se le diagnostica c\u00e1ncer de intestino podr\u00eda ahorrarle al NHS millones de libras y ayudar a los pacientes a sentirse mejor preparados. Expertos de la Universidad de … Continuar leyendo \u00abNuevo algoritmo mejorar\u00e1 la atenci\u00f3n al paciente con c\u00e1ncer de colon\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-9503","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9503","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9503"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9503\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9503"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9503"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9503"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}