Aprendizaje automático para la predicción de la resistencia microbiana
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1264Palabras clave:
Unidades de Cuidados Intensivos, Aprendizaje Automático, Farmacorresistencia MicrobianaResumen
La resistencia a los antibióticos representa una preocupación significativa para la salud global, especialmente en unidades de cuidados intensivos (UCI), donde el diagnóstico rápido es esencial. Objetivo del estudio: Probar algoritmos de aprendizaje automático para predecir la resistencia bacteriana en UCI; Métodos: Se extrajeron factores como la edad, el género, el tipo de muestra, el antibiótico probado y la tinción de Gram de las bacterias de la base de datos MIMIC-III y se utilizaron para entrenar seis modelos de aprendizaje automático. Resultados: El Extreme Gradient Boosting mostró la mayor precisión en la predicción, con un 84,53%. Conclusión: el aprendizaje automático podría ofrecer una solución para la detección temprana de la resistencia a los antibióticos, mejorando así el cuidado del paciente y el manejo de los antibióticos.
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