Análisis de grupos relacionados por el diagnóstico: una aproximación a través de técnicas de clustering. Proyecto de investigación (2025)
Este proyecto de investigación tiene como objetivo identificar patrones comunes entre pacientes hospitalizados agrupados por Grupos Relacionados por el Diagnóstico, mediante la aplicación de técnicas de agrupamiento no supervisadas (clustering) sobre datos clínicos sin etiquetar. La motivación principal radica en la necesidad de apoyar la toma de decisiones clínicas y optimizar el uso de recursos hospitalarios, superando las limitaciones de los sistemas de clasificación tradicionales, que suelen aplicarse de forma retrospectiva. Para ello, se empleó la base de datos MIMIC-IV v2.2. Los resultados mostraron que una configuración de tres clústeres ofrecía la mayor coherencia clínica e interpretabilidad en el contexto del problema de estudio. Esta agrupación no permite realizar una planeación sobre los tratamientos, la estimación de costos y la gestión administrativa en tiempo real. Es posible que se requiera información de costos para que el enfoque adoptado, basado en la creciente evidencia sobre la utilidad del aprendizaje automático en la optimización de agrupamientos clínicos, permita generar clasificaciones más representativas de la realidad hospitalaria. Asimismo, la reducción de la dimensionalidad mediante técnicas de análisis estructural ha demostrado mejorar el rendimiento y la interpretabilidad de los modelos, sin pérdida significativa de la información clínica relevante.