Resumen:
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[ES] La evolución de la pirámide poblacional, y su proyección futura, prevé un problema social y económico a nivel nacional y global. La baja natalidad está relacionada, en gran medida, con el incremento de la infertilidad ...[+]
[ES] La evolución de la pirámide poblacional, y su proyección futura, prevé un problema social y económico a nivel nacional y global. La baja natalidad está relacionada, en gran medida, con el incremento de la infertilidad en la población debido a diferentes factores sociales, ambientales y económicos que afectan a unos 80 millones de personas en todo el mundo. Aunque las tasas de infertilidad oscilan entre el 5% y el 30%, se calcula que una de cada diez parejas sufre problemas de infertilidad. Para hacer frente a este problema, se desarrollaron las Técnicas de Reproducción Asistida (TRA). Un procedimiento típico comienza con la recuperación de múltiples ovocitos de los ovarios de la paciente y la posterior fecundación in vitro (FIV). El laboratorio es el corazón de una clínica de fecundación in vitro (FIV), y un sistema de gestión de la calidad es fundamental para su administración.
En este contexto y con la inclusión de los incubadores con tecnología time-lapse, la cantidad de datos que se producen en un laboratorio de FIV ha aumentado exponencialmente. Una buena gestión, transformación y análisis de los datos es imprescindible para generar valor. Pero también lo es la representación y la visualización de estos grandes conjuntos de datos. Por ello, el desarrollo de aplicaciones que permitan generar gráficas y estadísticas para simplificar y entender la información resulta de gran importancia en la ayuda a la toma de decisiones dentro de una clínica de FIV.
El objetivo de este TFG es el diseño y desarrollo de un sistema de carga, transformación y análisis de las bases de datos proporcionadas por el Instituto Valenciano de Infertilidad para extraer información de esta y representarla mediante un dashboard en una aplicación multiplataforma de acceso web. Además, se desarrollarán modelos basados en técnicas de deep learning para el análisis y predicción de valores relacionados con la calidad de la clínica. La aplicación desarrollada en este TFG se pretende implantar en la clínica y usarla como parte del flujo diario de trabajo.
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