Descripció del projecte
El projecte de recerca recau en la necessitat de l’Hospital Germans Trias de poder utilitzar el gran volum de dades assistencials amb les que compta per a millorar el diagnòstic individualitzat dels pacients. Mitjançant la IA i la Data Science, l’objectiu és analitzar dades mèdiques per identificar morbiditats entre malalties i predir l’evolució d’un pacient.
Utilitzant els diagnòstics codificats al llarg de la vida mèdica d’un pacient es vol analitzar les concurrències de diagnòstics que puguin tenir una relació de morbiditat. Utilitzant “bayes networks” i “causality inference” es busca descobrir la predisposició dels pacients amb una certa malaltia a tenir-ne una altre en concret, per obtenir models fiables de la transmissió entre diagnòstics.
L’objectiu final és arribar a l’aplicació de models que puguin servir com a predictors de possibles diagnòstics per a un pacient amb una trajectòria mèdica i unes dades concretes, utilitzant la IA.
