Avances en análisis predictivo: enfoques de aprendizaje automático para estimar la duración de la estancia y la mortalidad en sepsis
Autores: Ben Khalfallah, Houssem; Jelassi, Mariem; Demongeot, Jacques; Bellamine Ben Saoud, Narjès
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Avances en análisis predictivo: enfoques de aprendizaje automático para estimar la duración de la estancia y la mortalidad en sepsis
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Sepsis
Mortalidad
Duración de la estancia
Modelos de aprendizaje automático
Duración de la estancia en la UCI
Sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
La sepsis sigue siendo una preocupación importante para la salud global, causando altas tasas de mortalidad, estancias hospitalarias prolongadas y cargas económicas sustanciales. La predicción precisa de resultados clínicos, como la mortalidad y la duración de la estancia (LOS), es fundamental para optimizar la asignación de recursos hospitalarios y mejorar la gestión de los pacientes.
Descripción
La sepsis sigue siendo una preocupación importante para la salud global, causando altas tasas de mortalidad, estancias hospitalarias prolongadas y cargas económicas sustanciales. La predicción precisa de resultados clínicos, como la mortalidad y la duración de la estancia (LOS), es fundamental para optimizar la asignación de recursos hospitalarios y mejorar la gestión de los pacientes.