Desarrollo de un aplicativo para el ingreso y extracción automática de datos de consulta preanestésica de pacientes del hospital universitario san vicente fundación y la ips universitaria

Abstract

RESUMEN : Actualmente, cuando un paciente va a ingresar a cirugía, es revisado tanto por cirujano como por el anestesiólogo, cada uno establece la clasificación ASA del paciente (nivel de riesgo) y toma medidas en base al resultado; sin embargo, el resultado es subjetivo y los resultados de dicha clasificación entre diferentes médicos no son siempre congruentes entre sí para un mismo paciente, por ello, con el fin de solucionar esa inconsistencia, el grupo de investigación en Medicina Perioperatoria (GRIMPA) inició un proyecto que busca recolectar datos de pacientes de cirugía con el fin de establecer un algoritmo que permita definir la clasificación ASA del paciente y así servir de apoyo en la decisión para disminuir el sesgo por el factor humano o subjetivo del examen, sin embargo, durante el estudio apareció una problemática al momento de recolectar los datos de los pacientes debido a que es una gran cantidad de información que deben ser manejada con minería de datos. Por lo tanto, con el fin de facilitar este proceso de recolección y organización de la información, se diseñó una aplicación para Android que permitiese el registro de la información necesaria, mediante un formulario y el análisis de los registros médicos del paciente por medio de PLN (procesamiento de lenguaje natural), directamente en una base de datos FireBase, y así simplificar el proceso posterior para el análisis de la información reunida.

ABSTRACT : Currently, when a patient is admitted to surgery, is reviewed by both the surgeon and the anesthesiologist, each one establishes the patient's ASA classification (risk level) and takes measures based on the result; However, the result is subjective and the results of the doctors are not always congruent with each other, therefore, in order to solve this inconsistency, the research group in Perioperative Medicine initiated a project that seeks to collect data from surgery patients in order to establish an algorithm to define the ASA classification of the patient and thus eliminate the human or subjective factor of the examination, however, during the study a problem appeared at the time of collecting data from patients. Therefore, in order to facilitate this process, an Android application was designed to allow the registration of the necessary information, through a form and the analysis of the patient's medical records by means of PLN (natural language processing), directly in a FireBase database, and thus simplify the subsequent process for the analysis of the information collected.