“Desarrollo de un modelo predictivo basado en aprendizaje automático para progresión rápida de enfermedad renal crónica”.
→ Desarrollo de un modelo predictivo basado en aprendizaje automático para progresión rápida de enfermedad renal crónica.
La prevalencia global de la enfermedad renal crónica se ha estimado en alrededor del 13% en adultos. Se ha evidenciado que la función renal disminuida es un predictor de desenlaces con una alta carga sanitaria y familiar, tales como hospitalización, deterioro cognitivo y pobre calidad de vida. Dicha carga sanitaria es mayor en los primeros estadios de la ERC debido a su alta prevalencia, con alrededor del 35% de los mayores de 70 años diagnosticados con esta enfermedad.
Invitación
(Para instituciones prestadoras de salud – IPS)
S4L como una empresa que desarrolla tecnología para el sector salud y como actor del sistema nacional de ciencia, tecnología e innovación, invita a las IPS que gestionan pacientes con enfermedad renal crónica a unirse al proyecto de investigación:
“Desarrollo de un modelo predictivo basado en aprendizaje automático para progresión rápida de enfermedad renal crónica”.
Si a su institución:
Lo invitamos
a hacer parte de esta alianza de investigación en la que participan expertos en:
Nefrología
Diabetes
Epidemiologia
Salud pública
Matemática y estadística
Analítica e inteligencia artificial
Alcance
Identificar tempranamente (años antes de que se presente el evento) a los pacientes renales que tienen alto riesgo de ser “rápidos progresores” para orientar a los profesionales tratantes hacia terapias más intensivas y de este modo evitar que se materialice el riesgo identificado.
