Técnicas de Machine Learning y Visualización para extraer conocimiento de historias clínicas electrónicas

La generalización e implantación de la historia clínica electrónica (HCE), ha generado grandes cantidades de datos clínicos. La HCE de un paciente es el registro longitudinal de todos los acontecimientos relativos a la salud de una persona, tanto preventivos como asistenciales, y que contiene notas clínicas, códigos de diagnóstico, medicamentos, pruebas de laboratorio o signos vitales, entre otros. Como consecuencia, la HCE contiene información valiosa sobre las observaciones clínicas que describen tanto la salud de los pacientes como la atención proporcionada por los expertos clínicos. Sin embargo, la naturaleza heterogénea de esta información es compleja de analizar. Por tanto, el objetivo de esta charla es profundizar en el diseño y la adaptación de métodos de aprendizaje automático y visualización para descubrir patrones clínicamente relevantes a partir de datos recopilados en la historia clínica electrónica.