• Inicio
  • Nosotros
  • Beneficios Tributarios
  • Ecosistema
  • Blog
  • Contacto

Llámenos: +57 316 4783342

“Desarrollo de un modelo predictivo basado en aprendizaje automático para progresión rápida de enfermedad renal crónica”.

Invitamos 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.

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.

Es relevante disponer de herramientas que permitan identificar tempranamente pacientes con alto riesgo de deterioro renal acelerado.
Algunos estudios han propuesto un umbral de pérdida anual de tasa de filtración glomerular 5 ml / min / 1,73 m2 para clasificar a los pacientes como rápidos progresores.
Participar en proyecto de investigación en inteligencia artificial

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:

Le interesa participar como coautora en la validación de un algoritmo predictivo basado en machine learning para detectar de manera temprana pacientes que progresaran rápido entre estadios de la ERC.
Cuenta con datos retrospectivos de los laboratorios clínicos de rutina de al menos 3 años de una cohorte de pacientes con ERC.
Le gustaría participar en la publicación de los resultados encontrados en revistas científicas de alto impacto a nivel mundial.

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.

Resultados esperados

Se espera contar con estimador del riesgo para progresión rápida de ERC, con alto poder predictivo, precisión, exactitud, usabilidad y utilidad clínica, que contribuya a reducir los costos del manejo de la ERC y a mejorar la calidad de vida relacionada con la salud de los pacientes.

Si está interesado en participar, déjenos sus datos

    Luis Hermógenes Rojas

    +57 3164783342
    luis.rojas@s4l.life

    Carrera 9a # 98 - 37
    Oficina 202
    Bogotá, Colombia

    © 2021 — S4L. Centro de Desarrollo Tecnológico. Todos los derechos reservados.