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| Smartart propio realizado a partir de los datos aportados en la noticia. |
Esta tesis es fruto de una colaboración entre el Departamento de Informática de la Universidad de Vigo, el Servicio de Sistemas y Tecnologías de la Información de la EOXI de Ourense y el Servicio de Medicina Preventiva del CHUO.
Las
IRAS suponen uno de los eventos adversos más comunes consecuentes a la atención
médica, ya que son intrínsecas a esta. Asimismo, cabe decir que son muchos los
factores que pueden aumentar la predisposición del paciente, como la agresividad
de las intervenciones, el grado de inmunosupresión, la edad, etc. Este tipo de
infecciones produce daños importantes para el paciente, así como un aumento de
la estancia hospitalaria y el coste para el sistema sanitario.
Así
es todo, la vigilancia de las IRAS es el primer paso para poder
prevenirlas; asimismo se debe disponer de un dispositivo eficaz para su diagnóstico,
así como para proveer medidas preventivas y de control, ya que pueden generar
reducciones importantes de las IRAS.
Esta
vigilancia, se realiza de forma manual, por la cual el personal sanitario
revisa los datos, recopila información, y aplica a esta una serie de reglas
para determinar si hay o no presencia de infección. Pero debido a la falta de
recursos, esta vigilancia no es tan eficaz como debería.
En
esta noticia, se habla de cómo el CHUO aboga por el desarrollo de un sistema
automático que auxilie al experto en Medicina Preventiva encargado de la
vigilancia de las infecciones. De este modo, surge el sistema InNoCBR, que se
basa en captar la información obtenida de distintas fuentes de datos y técnicas
de inteligencia artificial. Este lleva implantado en dicho hospital desde el
2013, siendo un éxito.
Con
todo esto, la tesis mencionada aborda de forma exhaustiva y detalla este
sistema para conseguir implementar su uso en todos los hospitales del SERGAS, mejorando
la calidad de los cuidados; así como detectar posibles mejoras.
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