Herramienta para evaluación del dolor en niños basada en escalas de dolor existentes y variables fisiológicas
RESUMEN: En el marco del proyecto “Desempeño y diseño de un modelo de dolor postquirúrgico en niños menores de 36 meses para la clasificación de dolor en comparación con la escala tradicional pediátrica FLACC”, desarrollado por el Hospital San Vicente Fundación en conjunto con la Universidad de Anti...
- Autores:
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Giraldo Bedoya, Andrea Carolina
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/15107
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/15107
- Palabra clave:
- Programa de ordenador
Computer software
Base de datos
Databases
Tecnología médica
Medical technology
Análisis de datos
Data analysis
Patología
Pathology
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6081
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept501
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept242
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept251
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
| Summary: | RESUMEN: En el marco del proyecto “Desempeño y diseño de un modelo de dolor postquirúrgico en niños menores de 36 meses para la clasificación de dolor en comparación con la escala tradicional pediátrica FLACC”, desarrollado por el Hospital San Vicente Fundación en conjunto con la Universidad de Antioquia, se hace necesario el desarrollo de una aplicación que facilite la recolección de datos del paciente, además con el objetivo de usar los datos recolectados para beneficio de los sujetos del estudio, se realizó un análisis de los datos, con el fin de entrenar un modelo de inteligencia artificial (máquinas de soporte vectorial) para clasificar con base en las variables fisiológicas los pacientes con dolor de los pacientes sin dolor. La aplicación móvil FLACC se desarrolló con el software Android Studio, esta tuvo buena acogida de los usuarios que la evaluaron en términos de funcionalidad, usabilidad y diseño, sugiriendo que la información fuera sincronizada en la nube para que todos tuvieran acceso sin importar desde cual dispositivo se registraron los datos. Por otro lado, con base en el análisis de datos y las máquinas de soporte vectorial entrenadas, los resultados demuestran que con los datos recolectados no es posible diferenciar entre pacientes con dolor y sin dolor a partir de las variables fisiológicas. |
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