Desarrollo de un algoritmo de aprendizaje automático para predicción de evolución en pacientes hospitalizados por COVID-19

Abstract

[ES] En el presente proyecto de final de grado se pretende desarrollar un algoritmo capaz de etiquetar según su gravedad a pacientes hospitalizados por COVID-19. Este algoritmo busca abrirse paso en situaciones de colapso hospitalario, ofreciendo una ayuda diagnóstica intuitiva al personal clínico para tratar y monitorizar a dichos pacientes. Para el desarrollo del trabajo se ha tomado la base de datos del proyecto ¿COVID DATA SAVE LIVES¿, proporcionada a la comunidad científica por el grupo hospitalario HM Hospitales en abril de 2020. Se ha realizado un análisis exploratorio sobre dichos datos y se ha tratado de encontrar en ellos aquellas variables que puedan ser discriminantes a la hora de predecir cómo evolucionará un paciente hospitalizado por COVID-19. Durante el análisis exploratorio de los datos se encontraron diversas limitaciones que podrían afectar al correcto desarrollo del predictor; sin embargo, se ha logrado finalmente plantear un algoritmo de predicción capaz de etiquetar con éxito a un 74,8% de los pacientes enfermos.

[CA] En el present projecte de final de grau es pretén desenvolupar un algoritme capaç de etiquetar segons la seua gravetat a pacients hospitalitzats per COVID-19. Aquest algoritme busca obrir-se pas en situacions de col·lapse hospitalari, oferint una ajuda diagnòstica intuïtiva al personal clínic per a un millor tractament i monitorització dels pacients. Per al desenvolupament del treball s’ha pres la base de dades del projecte “COVID DATA SAVE LIVES”, proporcionada a la comunitat científica pel grup hospitalari HM Hospitales a l’abril de 2020. S’ha realitzat un anàlisi exploratori d’aqueixes dades i s’ha tractat de trobar en elles les variables que pogueren ser discriminants a l’hora de predir com evolucionarà un pacient hospitalitzat per COVID-19. Durant l’anàlisi exploratori de les dades es van trobar diverses limitacions que podrien haver afectat al correcte desenvolupament del predictor; no obstant això, s’ha aconseguit finalment plantejar un algoritme capaç d’etiquetar amb èxit a un 74,8% dels pacients malalts.

[EN] The aim of this final degree project is to develop an algorithm capable of labelling patients hospitalized for COVID-19 according to their severity. This algorithm seeks to break through in hospital collapse situations, offering an intuitive diagnostic aid to clinical staff to treat and monitor these patients. For the development of the project, the database of the "COVID DATA SAVE LIVES" project provided to the scientific community by the HM Hospitales hospital group in April 2020 was taken. An exploratory analysis of the data was carried out and an attempt was made to find in them variables that may be discriminating when predicting how a patient hospitalized for COVID-19 will evolve. During the exploratory analysis of the data, different limitations that could affect the correct development of the predictor were found; however, it was finally possible to develop a prediction algorithm with a 74,8% of accuracy.