SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.9 número1MicrobiologíaSoft, entrenador de Microbiología y Parasitología médicaConsideraciones para mejorar la seguridad en los sistemas gestores de contenido (cms) Joomla! índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Articulo

Indicadores

  • No hay articulos citadosCitado por SciELO

Links relacionados

  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Revista Cubana de Informática Médica

versión On-line ISSN 1684-1859

Resumen

ARENCIBIA MORALES, Annia et al. Agrupación de técnicas inteligentes para predecir Reacción Adversa a Medicamentos. RCIM [online]. 2017, vol.9, n.1, pp. 73-87. ISSN 1684-1859.

Las Reacciones Adversas a Medicamentos (RAM) pueden causar incapacidad temporal o permanente al paciente, incluso tener un desenlace fatal. La ocurrencia de las RAM, presentan costos directos teniendo en cuenta: salario de la persona, gasto de material y costo de los medicamentos, los cuales aumentan la cuantía al tratarla. Con el objetivo de predecir que RAM le puede causar a un paciente, teniendo en cuenta: las características de los pacientes, la interacción entre medicamentos y las propias RAM; se crean y agrupan algunas técnicas de inteligencia artificial, donde cada una de ellas resuelve un problema determinado, pero en conjunto logran predecir una Reacción Adversa a Medicamentos. Entre las técnicas aplicadas se encuentra: razonamiento basado en caso, razonamiento basado en reglas y reconocimiento de patrones. La validación de cada una de estas técnicas se realiza de forma independiente, demostrando que el uso de estas, permite a los profesionales de salud contar con un apoyo informático en el momento de la consulta médica.

Palabras clave : agrupación; inteligencia artificial; predecir; reacciones adversas a medicamentos.

        · resumen en Inglés     · texto en Español

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License