Aplicación web para determinar el perfil lipídico y su relación con el riesgo cardiovascular en pacientes diabéticos tipo 2 e hipertensos de la consulta externa del Hospital Ceibos

Abstract

2. Resumen Dentro de las enfermedades cardiovasculares una de las complicaciones más comunes en la sociedad actual es su alto grado de incidencia de eventos con desenlaces severos y/o letales suscitados en su población de convergencia como la aterosclerosis y la dislipidemia, donde el hecho de conocer el estado del perfil lipídico y el riesgo cardiovascular de los pacientes con diabetes tipo 2 e hipertensión arterial sistémica a través de la información recopilada de sus registros permitiría tener un mejor control de los mismos, enfocado en una medida de prevención que evite la desvalorización de la calidad de vida. Así se hace necesario vincular las herramientas tecnológicas informáticas con la medicina humana, por tanto, la interacción entre estas dos áreas permitirá establecer el tipo de relación existente entre el perfil lipídico y riesgo cardiovascular. Por otro lado, este estudio médico-informático se inició recolectando manualmente los datos de los pacientes desde el Hospital General Norte de Guayaquil “Ceibos”, luego realizar una limpieza automática de los mismos, posteriormente se implementó el algoritmo de aprendizaje automático de la regresión lineal múltiple para finalizar con la agrupación de estos tres elementos previos en una aplicación web, donde se obtuvo los resultados siguientes: de un total de 5617 registros de pacientes el 55,59% correspondiente al género femenino y un 44,41 % al masculino 2630 son diabéticos y 3052 son hipertensos. A través de una experimentación se obtuvo una precisión de 85,23% de precisión del modelo y con la matriz de confusión un 90% de efectividad tomando una muestra del conjunto total de datos recopilados. Así, el objetivo del trabajo de titulación fue la construcción de un sitio web con aprendizaje automático para colaborar conjuntamente con el médico internista, otorgando información fundamental para la toma de decisiones en cuanto a tratamientos para el mejoramiento de la calidad de vida de sus pacientes a través de desarrollo web con aprendizaje automático y determinar con ello que tan bueno o no es su perfil lipídico asociado con su riesgo cardiovascular.

Palabras claves: Aprendizaje automático (AA), Colesterol, Riesgo Cardiovascular.