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Empleo de la Inteligencia Artificial y Big Data en la investigación epidemiológica de la fractura de cadera en el anciano

Autores:

CARLOS ALBERTO COLLADO ESCUDERO, MIRIAM CRESPO GONZALEZ-CALERO, COVADONGA ARRAIZ DIAZ, DAVID GUZMAN DOMENECH, MIGUEL CAÑONES MARTÍN, RICARDO LARRAINZAR GARIJO

Categoría:

Generalidades - ciencias básicas

Introduccion:

Los sistemas de inteligencia artificial y Big Data suponen el cambio de paradigma del siglo XXI en la toma de decisiones y son ampliamente empleados en el sector comercial y servicios.

Objetivos:

El empleo de inteligencia artificial (IA) en combinación con análisis Big Data de registros médicos constituye un nuevo modelo de investigación poblacional que permite conocer aspectos desconocidos de asociación entre la fractura de extremidad distal de radio y la fractura de cadera en el anciano.

Material y metodología:

Estudio descriptivo muestral de 42.145 registros médicos entre 2011 y 2016. Mediante tecnología “EHRead Savana” identificamos 61 pacientes mayores de 65 años con diagnóstico de fractura de cadera y con antecedente previo de fractura de radio distal. Se utiliza como grupo control 1211 pacientes con fractura de cadera en el mismo periodo. Comparamos características demográficas, antecedentes relacionados con fragilidad ósea, indicadores asistenciales y de secuencia temporal entre los grupos y se monitoriza el tiempo empleado en la obtención de datos.

Resultados:

Edad media del grupo intervención era 84,0 años (igual grupo control); el 89% eran mujeres (75,0%). La estancia media hospitalaria es de 8.8 días (8,9); exitus fue 7.84% (9.01%). Comorbilidades: alteración del habla (2,0%), disnea (10,0%), delirio (16,1%), catarata (13,0%), hipovitaminosisD (49,5%), hipercolesterolemia (13,0%), anemia (67,0%). Tratamiento previo: Calcio (46,1%), VitaminaD (53,1%), Bifosfonatos (0%). Alteración del habla, hipercolesterolemia, catarata y tratamiento previo con Calcio se asocian estadísticamente con el grupo de estudio (p<0.05) Tiempo medio de trabajo fue de 15,5 horas.

Conclusiones:

La IA en el procesamiento del lenguaje natural nos ha permitido extraer datos de manera eficaz en tiempo y trabajo. El antecedente de fractura de radio en el proceso hospitalario de fractura de cadera no altera los indicadores de eficacia clínica esperados, pero si emergen asociaciones desconocidas como alteraciones neurológicas, anemia e hipercolesterolemia que constituyen posibles factores de riesgo que nos permitan predecir la fractura de cadera y realizar un tratamiento profiláctico en el momento oportuno. Observamos un menor número esperado de antecedente de fractura de radio, pudiera sugerir que siendo cierta la asociación entre las dos entidades requiere de un horizonte temporal mayor que los cinco años de estudio para acontecer.

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