Gestión y seguimiento del curso clínico de pacientes dermatológicos mediante Machine Learning
| dc.contributor.author | López, José | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-02T12:19:32Z | |
| dc.date.available | 2024-04-02T12:19:32Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | La gestión clínica en Paraguay posee ineficiencias asociadas al agendamiento de citas y a la gestión de historias clínicas en papel además del excesivo tiempo que los dermatólogos invierten en buscar información sobre tratamientos, por esas razones el presente trabajo se centra en el desarrollo de un sistema de gestión clínica de pacientes dermatológicos que utiliza tecnologías web y Machine Learning para apoyar al profesional de la salud en la identificación de tratamientos efectivos. El sistema propuesto se compone de una aplicación web desarrollada en React, con backend basado en Express.js, MongoDB y Node.js. Esta aplicación permite la gestión de pacientes mediante un módulo de agendamiento de citas, un módulo de información del paciente donde puede seguir el curso clínico de sus tratamientos, un módulo para los profesionales de blanco para gestionar los datos de las consultas, además de ofrecer un módulo de analítica compuesto por una variedad de gráficos construidos con la biblioteca recharts, una base de datos capaz de guardar información referente a los pacientes, consultas, enfermedades y sus tratamientos. El sistema incorpora el uso de técnicas de Machine Learning para el análisis de datos y la toma de decisiones clínicas. Se seleccionan y aplican algoritmos de Machine Learning adecuados para el apoyo en la identificación de tratamientos efectivos. Esto permite optimizar el tiempo y los recursos, y brindar un enfoque más preciso y personalizado en el tratamiento de los pacientes dermatológicos. | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.columbia.edu.py/handle/123456789/905 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.sucursal | UNIVERSIDAD COLUMBIA - SEDE ESPAÑA | |
| dc.title | Gestión y seguimiento del curso clínico de pacientes dermatológicos mediante Machine Learning | |
| dc.type | TESIS |