Reto 8: Potenciar la detección temprana de sepsis mediante el análisis de series temporales fisiológicas

Reto 8: Potenciar la detección temprana de sepsis mediante el análisis de series temporales fisiológicas#

Proponente: John Anderson Garcia Henao Institución: ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, University of Bern

Resumen#

Aplicar técnicas de machine learning sobre series temporales fisiológicas para identificar patrones que indiquen riesgo de sepsis en pacientes de forma temprana.

Objetivos#

  • Seleccionar datasets con registros de signos vitales.

  • Entrenar modelos de predicción de sepsis.

  • Evaluar sensibilidad y especificidad de las predicciones.

Criterios de Evaluación#

  • Desempeño del modelo (precisión, recall, F1-score).

  • Claridad en la explicación del pipeline de datos.

  • Potencial de integración en entornos hospitalarios.

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