Premio de Investigación SCHOT 2020: desarrollo y validación de un modelo multivariables de predicción de estadía hospitalaria en pacientes mayores de 65 años sometidos artroplastia total de cadera electiva en Chile utilizando aprendizaje de máquinas

2021. Chilean Journal of Orthopaedics and Traumatology. 62(3):e180?e192.

Jonathan Torres C, Raúl Muñoz-Reyes, David Díaz S, Claudio Díaz-Ledezma

Abstract:

Introducción La predicción de la estadía hospitalaria luego de una artroplastia total de cadera (ATC) electiva es crucial en la evaluación perioperatoria de los pacientes, con un rol determinante desde el punto de vista operacional y económico. Internacionalmente, se han empleado macrodatos (big data, en inglés) e inteligencia artificial para llevar a cabo evaluaciones pronósticas de este tipo. El objetivo del presente estudio es desarrollar y validar, con el empleo del aprendizaje de máquinas (machine learning, en inglés), una herramienta capaz de predecir la estadía hospitalaria de pacientes chilenos mayores de 65 años sometidos a ATC por artrosis.

Palabras claves: Estadía hospitalaria - aprendizaje de máquinas - artroplastia total de cadera

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