Herramientas de IoT y machine learning para el monitoreo y seguimiento de pacientes gestantes con riesgo de MMEen la Fundación Hospital San Pedro - Pasto - Colombia

• Campana Bastidas, Sixto Enrique ^[1] ; Aguirre Cabrera, Carmen Adriana ^[1] ; Cabrera Meza, Harold Emilio ^[1] ; Cervelion Bastidas, Alvaro Jose ^[1] ; Hidalgo, Carlos Alberto ^[1] ; Montenegro, Franco Andres ^[1] ; Portillo Miño, Jose Dario ^[1] ; Figueroa, Rosa Alexandra ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Abierta y a Distancia

     Universidad Nacional Abierta y a Distancia

     Colombia

     
• Localización: Publicaciones e Investigación, ISSN-e 2539-4088, ISSN 1900-6608, Vol. 18, Nº. Extra 3, 2024 (Ejemplar dedicado a: Especial edition Expotech)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Iot and machine learning tools for monitoring and tracking pregnant patients at risk of extreme maternal morbidity at fundación hospital San Pedro - Pasto, Colombia
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• Resumen
  • español

    La Morbilidad Materna Extrema (MME), es una complicación severa que puede ocurrir durante el embarazo, en el parto o dentro de los 42 días posteriores a la terminación del embarazo, que pone en riesgo a la vida de la madre gestante, por lo que se debe actuar de manera inmediata para evitar un desenlace fatal; la MME en Colombia tiene un proceso continuo de vigilancia epidemiológica desde el año 2012, lo anterior con el fin de disminuir el número de casos que se presentan diariamente en el país, lo que hasta la fecha sigue siendo un reto no logrado y una situación que se busca mitigar. En la Fundación Hospital San Pedro (FHSP) de la ciudad de Pasto, se han implementado varias estrategias para contrarrestar el fenómeno y procurar actuar a tiempo ante la presencia de una posible complicación en las pacientes gestantes que lleve a clasificarlas como casos de MME; acorde a lo mencionado, en este documento se describe el avance en el desarrollo de una investigación aplicada, que propone el uso de herramientas de Internet de las Cosas y Machine Learning para el monitoreo y seguimiento de pacientes con riesgo de MME en la FHSP. La investigación está en una fase temprana, pero ya se ha definido la arquitectura del sistema tecnológico y la ruta para el desarrollo de aplicaciones de software que incorporen las herramientas mencionadas. Lo anterior para mitigar la ocurrencia de casos de MME al interior de la FHSP, pero con alcance regional y nacional.

  • English

    Maternal Near Miss (MNM) is a severe complication that can occur during pregnancy, childbirth or within 42 days after termination of pregnancy, which puts the life of the pregnant mother at risk, so immediate action must be taken to avoid a fatal outcome; The MNM in Colombia has had a continuous process of epidemiological surveillance since 2012, the above in order to reduce the number of cases that occur daily in the country, which to date remains an unmet challenge and a situation that it seeks to mitigate. At the Fundación Hospital San Pedro (FHSP) in the city of Pasto, several strategies have been implemented to counteract the phenomenon and try to act in time in the presence of a possible complication in pregnant patients that leads to classifying them as cases of MNM; According to the aforementioned, this document describes the progress in the development of applied research, which proposes the use of Internet of Things and Machine Learning tools for the monitoring and follow-up of patients at risk of MNM in the FHSP. The research is in an early phase, but the architecture of the technological system and the route for the development of software applications that incorporate the aforementioned tools have already been defined. The above in order to mitigate the occurrence of MNM cases initially within the FHSP, but regional and national scope.