Real-time prediction of organ failure and outcome in intensive medicine

By Boas, M.V.; Santos, M.F.; Portela, F.; Silva, A.; Rua, F.

Proceedings of the 5th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2010

2010

Abstract

Actualmente há uma tendência para usar modelos de Data Mining na perspectiva do suporte à decisão em medicina intensiva. Resultados de investigações anteriores utilizaram dados offline para previsão de falência de órgãos e outcome para o dia seguinte. Este artigo apresenta o sistema INTCare, um Sistema de Apoio à Decisão Inteligente para Medicina Intensiva. Avanços no INTCare levaram a um novo objectivo, a previsão para a hora seguinte, com dados em tempo real, recolhidos na Unidade de Cuidados Intensivos do Hospital Geral de Santo António, Porto, Portugal. Foram atingidos resultados interessantes, provando que é possível usar dados online e em tempo real para fazer previsões precisas para a hora seguinte. Esta nova abordagem representa um avanço em termos de medicina intensiva, uma vez que a previsão horária permitirá aos intensivistas adoptar uma atitude pró-activa, com medidas rápidas e atempadas, no sentido de evitar situações mais graves para o doente.

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