Desarrollo de un modelo predictivo con inteligencia artificial para establecer clasificación ASA a pacientes en una consulta preanestésica

Abstract

RESUMEN: Dentro de las necesidades presentes en el Hospital Universitario San Vicente Fundación en el área de anestesiología se hace necesario el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que facilite la clasificación del riesgo preoperatorio de algún paciente que esté programado para alguna intervención quirúrgica, además con el objetivo de usar esta clasificación para realizar una base de datos global dentro del hospital, en la cual sea verídico la clasificación otorgada por el programa y que sea una base de apoyo para el personal médico, y poder implementar un protocolo de consultas preanestésicas a distancia, se realizó un análisis de los datos y la construcción de una base de datos propia, con el fin de entrenar dos modelos de inteligencia artificial (Clasificadores de Bayes y árboles de clasificación), para clasificar con base en los parámetros recolectados y establecidos en una consulta preanestésica, el riesgo que plantea la anestesia para los distintos estados del paciente, a través de la escala ASA (American Society of Anesthesiologists). Los modelos implementados para las bases de datos diseñadas se desarrollaron en el entorno de desarrollo de Python. y los resultados obtenidos del clasificador bayesiano y del árbol de clasificación, demuestran que aún se deben ajustar ciertos parámetros y anexar mayor información, también se debe hacer un ajuste a partir de un análisis con una nueva base de datos para asegurar que sea factible la implementación de dichos modelos para realizar consultas preanestésicas a distancia a los pacientes del hospital y estandarizar un programa de clasificación ASA para todo el personal de anestesiología.