Este proyecto constará de tres fases: Análisis exploratorio de datos, Preparación de datos y Modelamiento y evaluación.
Machine Learning en Medicina: Al aplicar Machine Learning en Medicina se pueden usar las herramientas informáticas, con el fin de conseguir información a partir de los datos, por ejemplo, de historias clínicas o registros de prestadores de servicios de salud. De esta manera, se pueden emitir diagnósticos predicitivos, evaluar la efectividad de estrategias de intervención y anticipar comportamientos en escenarios relacionados con la atención.
Planteamiento de la problemática
Hemos sido contratados en el equipo de ciencia de datos en una consultora de renombre. Nos han asignado a un proyecto de estudio de atención en salud para un importante hospital. Nuestro cliente desea saber las características más importantes que tienen los pacientes de cierto tipo de enfermedad que terminan en hospitalización. Fue definido como caso aquel paciente que fue sometido a biopsia prostática y que en un periodo máximo de 30 días posteriores al procedimiento presentó fiebre, infección urinaria o sepsis; requiriendo manejo médico ambulatorio u hospitalizado para la resolución de la complicación y como control al paciente que fue sometido a biopsia prostática y que no presentó complicaciones infecciosas en el período de 30 días posteriores al procedimiento. Dado que tienen en su base de datos algunos datos referentes a los pacientes y resultados de exámenes diagnósticos, de pacientes hospitalizados y no hospitalizados, nos han entregado esta información.
Para ello, nuestro departamento de datos ha recopilado Antecedentes del paciente, Morbilidad asociada al paciente y Antecedentes relacionados con la toma de la biopsiay Complicaciones infecciosas. En la siguiente tabla, se encuentra un diccionario de datos asociado:
El departamente de datos advierte que hay algunos problemas de calidad de datos en la información suministrada por lo que el primer reto del equipo es realizar un análisis exploratorio de los datos con el fin de transformar y preparar las datos adecuadamente.