Tokiko ospitale bateko COVID-19 pazienteen datu-multzoaren Triajea

Egileak

  • Goizalde Badiola-Zabala Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
  • Jose Manuel Lopez-Guede Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)
  • Manuel Maria Graña Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)

DOI:

https://doi.org/10.26876/ikergazte.vi.03.22

Gako-hitzak:

COVID-19, Triaje, Machine Learning

Laburpena

COVID-19aren pandemiak algoritmo prediktiboetan oinarritutako erabaki-sistemak garatzeko presioa areagotu du, osasun-sistemen karga kudeaezina arintzeko helburuarekin. Osasun-egoera erronkatsu honii aurre egiteko, ikerketa honetan tokiko ospitale bateko COVID-19 pazienteen datu-multzo erreal baten azterketa sakona burutu dugu. Artikuluak triajea iragarpen-arazo gisa planteatzen du, klase anitzeko sailkapen baten bidez formulatua, aldagai fisiologikoen adinarekiko normalizazioa bereziki aztertuz. Lortutako emaitza esperimentalak aurkezten ditugu, tokiko ospitale batean onartutako COVID-19ko pazienteen datuetan oinarrituta. Emaitzek aplikazio praktikoetarako aukera itxaropentsuak eskaintzen dituzte, datuen oreka eta sailkapena hobetuz, medikuek paziente kritikoei esleituko dieten triaje-iragarpena optimizatzeko.

Lizentzia

Copyright (c) 2025 IkerGazte. Nazioarteko ikerketa euskaraz

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Downloads

Argitaratua

2025-05-30

Aipuak nola egin

Badiola-Zabala, G., Manuel Lopez-Guede, J., & Maria Graña, M. (2025). Tokiko ospitale bateko COVID-19 pazienteen datu-multzoaren Triajea. IkerGazte. Nazioarteko Ikerketa Euskaraz, 3, 181–186. https://doi.org/10.26876/ikergazte.vi.03.22

Zenbakia

Libk. 3 (2025): VI. Ikergazte. Nazioarteko ikerketa euskaraz. Kongresuko artikulu bilduma. Ingeniaritza eta Arkitektura

Atala

Artikuluak

Kategoriak