Sistema de apoyo a la decisión para transpante de páncreas en pacientes con diabetes tipo 1 basado en modelado de datos

Abstract

This master thesis is focused on the development of a clinical decision support system to help Clinicians on the decision about pancreas and kidney transplant in patients with type 1 Diabetes Mellitus. To do so, an exploratory data analysis has been performed using a group of 82 patients, which have been transplanted in La Fe health department between 2002 and 2015. This analysis allows to describe the sample population and all the variables from the study. Among them, the most significant indicators are used for developing a classification model to predict the transplant success and failure. Afterwards, the model is integrated into a distributed system so the users can interact with the model through a web interface. The information exchange is performed as means as an orchestrated system, implemented as an distributed and autonomous system to predict the pancreas loss with a 82,9% accuracy with a short group of variables.

Este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de ayuda a profesionales sanitarios en la toma de decisión respecto a la realización de trasplantes de páncreas y riñón en pacientes con Diabetes Mellitus tipo 1. Se ha realizado un análisis exploratorio del conjunto de datos de 82 pacientes sometidos a trasplante de páncreas y riñón entre los años 2002 y 2015 en el departamento de salud La Fe. Este análisis permite determinar la presencia de indicadores del éxito o fracaso de la intervención. Los indicadores más significativos son utilizados para el desarrollo de un modelo de clasificación que permite realizar predicciones en función de los datos de entrada de un nuevo paciente. El usuario accede al modelo a través de un interfaz web y el intercambio de información se realiza mediante un sistema de comunicaciones basado en la orquestación de servicios. Con todo esto, se ha conseguido implementar un sistema distribuido y autónomo que permite predecir antes de realizar la intervención, en base a un número reducido de variables, si un paciente trasplantado es susceptible de perder el páncreas a largo plazo con una precisión del 82,9 %.