Prediction of cardiovascular and bleeding events in patients with double antiaggregation with machine learning models
This project was carried out along with the department of statistics of the University of Salamanca and with the team of Artificial Intelligence of the cardiology department of the University Hospital of Salamanca.
The goal of this project is to develop an automatic recommendation system capable of providing a cardiologist a personalized duration of the double antiaggregation treatment for myocardial infarction patients, in an easy to use app. The use of automated learning algorithms has shown remarkable results in the field of medicine. Artificial intelligence has been introduced into modern medicine with the intention of helping in the elaboration and speed up of the diagnosis, also to accompany and facilitate the doctor's work, never to replace it.
This final project degree work was awarded by the General Foundation of the University of Salamanca with the prize of University & Business Knowledge Transfer, with the aim of making a prototype of this project at the business level.
Predicción de eventos cardiovasculares y hemorrágicos en pacientes con doble antiagregación con modelos Machine Learning
Este proyecto se llevó a cabo con el departamento de estadística de la universidad de Salamanca y con el departamento de Inteligencia Artificial del servicio de cardiología del hospital universitario de Salamanca.
El propósito de este proyecto es desarrollar sistema automático de recomendación capaz de proporcionar al facultativo una estimación del tiempo ha recibir el tratamiento doble antiagregación tras sufrir un infarto agudo de miocardio, y que esta sea de fácil manejo. El uso de algoritmos de aprendizaje automático ha demostrado resultados notables en el ámbito de la medicina. La inteligencia artificial se ha instaurado en la medicina actual con la intención de ayudar en la elaboración y la rapidez del diagnóstico, también para acompañar y facilitar la labor al médico, nunca para sustituirlo.
Este Trabajo de fin de Grado fue premiado por la Fundación General de la Universidad de Salamanca con el premio de Transferencia de Conocimiento Universidad Empresa, con el objetivo de realizar un prototipo de este proyecto a nivel empresarial.