Con el objetivo de aplicar los conocimientos adquiridos en Inteligencia Atificial, y pensando en contribuir con algunas ideas innovadores para combatir la pandemia del COVID-19, decidimos realizar un prueba de concepto que contribuya en mejorar la gestión de uno de los recursos más restrictivos de la pandemia, que es la ocupación de camas de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI).

Decidimos construir un modelo IA predictivo para determinar si un paciente diagnosticado COVID-19 positivo, requerirá utilizar una cama en UCI a partir de sus datos demográficos y de enfermedades prexistentes (Comorbilidades).

Arquitectura de la prueba de concepto

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La prueba de concepto construida cuenta con los siguientes componentes:

  1. Aplicación para el registro de datos del paciente y sus enfermedades, consulta de disponibilidad en UCI y reserva de cama.
  2. Modelo de IA predictivo
  3. API’s de integración

Componente de Aplicación

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El frontend de la aplicación fue diseñado aplicando buenas prácticas de usabilidad, con el objetivo de facilitar al máximo las tareas realizadas por el funcionario del sector salud.

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Componente de Modelo IA

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Para la contrucción del modelo predictivo de Inteligencia Artificial, uno de los desafíos fue lograr conseguir datos con información demográfica y de enfermedades preexistentes de los pacientes.

Luego de algunas interacciones logramos acceder a un dataset del Hospital Sirio-Libanés, el cual es uno de los hospitales más importantes de Brasil y América.

Primeramente se realizaron algunas simplificaciones a los datos, para poder adaptarlo a la necesidades del objetivo planteado y continuamos con la aplicación de varios algoritmos predictivos:

  1. Decision Tree Regressor
  2. Random Forest Regressor
  3. Red Neuronal de clasificación binaria usando dos capas ocultas

En cuanto a la evaluación de los modelos, si bien se obtuvieron resultados similares, los mejores resultados se obtuvieron para Random Forest, logrando un precisión de casi 92%.

Componentes IOT

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En cuanto a la actualización de disponibilidad de camas UCI de los distintos centros de salud, proponemos la utilización de dispositivos IOT para que esta actualización se realice de forma automática.

Sobre los resultados de la prueba de concepto

  1. En cuanto a la precisión del modelo, consideramos que accediendo un dataset con mayores volúmenes de información, se podrá alcanzar niveles de precisión significativamente mejores.

  2. Consideramos que esta prueba de concepto puede ser provechosa para ayudar en la gestión de la pandemia en cuanto a la administración de camas UCI, contribuyendo a mitigar la mortalidad.

En IDEATI estamos a tu disposición para ayudarte a construir tus proyectos de Inteligencia Artificial.