Título: «Una Infraestructura de Big Data de Tiempo Real para un Sistema de Detección del Deterioro de Pacientes en Terapia Intensiva»
Tesista: Pablo Bruno
Director: Dr. Javier Balladini
Carrera: Licenciatura en Ciencias de la Computación
Día y lugar: 11 de marzo de 2019
Resumen
En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente que más tarde son analizados por médicos.
Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana.
En esta tesis, se propone el diseño e implementación de una infraestructura de Big Data de tiempo real para el procesamiento de reglas médicas, para ser utilizado en un sistema de detección temprana del deterioro de los pacientes internados en terapia intensiva. En contraposición a los sistemas similares, se propone una solución completamente conformada por diferentes productos (maduros y consolidados) de Software Libre. Los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.
