Vigilancia global de la infección nosocomial mediante sistemas de información inteligentes

• Autores: María Beatriz Villamarín Bello
• Directores de la Tesis: María Sande Meijide (dir. tes.), Daniel González Peña (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidade de Vigo ( España ) en 2019
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Fernando Díaz Gómez (presid.), Rosalía Laza Fidalgo (secret.), Fátima Al-Shahrour (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Sistemas Software Inteligentes y Adaptables por la Universidad de Vigo
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
  • Ciencias médicas
    • Medicina preventiva
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Investigo
• Resumen

  • En esta investigación se lleva a cabo la validación de InNoCBR, un sistema que permite la identificación y clasificación de las infecciones relacionadas con la asistencia sanitaria (IRAS), también conocidas como infecciones nosocomiales (IN). Técnicamente, InNoCBR se define como un sistema inteligente que sigue el paradigma del Razonamiento Basado en Casos (CBR) para la detección y clasificación de IRAS.

    Esta validación se aborda comprobando la capacidad de InNoCBR para clasificar correctamente los distintos tipos de IRAS en distintas unidades hospitalarias (unidades médicas, unidades quirúrgicas y unidades de cuidados intensivos).

    Para ello, se define y elabora un patrón de referencia de forma manual e independiente, al cual se enfrentan las predicciones generadas por InNoCBR, analizando el nivel de acuerdo de forma cuantitativa y las posibles discrepancias de forma cualitativa.

    Con la validación de InNoCBR planteada en esta investigación, se busca evidenciar que los sistemas de información inteligentes son capaces de detectar y diagnosticar infecciones relacionadas con la asistencia sanitaria (IRAS) de un modo válido y preciso.