I Taller Internacional de Transformación Digital en la Salud
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Generación de predicciones utilizando el modelado computacional mediante el estudio de la inmunoglobulina M
Edel Tirado GarcíaHecho
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Método para el diagnóstico automatizado del melanoma humano
Aynara Machado TejedaHecho
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Atrapados en el feed: Efectos psicológicos de los algoritmos en jóvenes cubanos
Jardiel Alejandro Vega DomínguezHecho
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Modelación predictiva del tránsito entre estados clínicos en pacientes con alzheimer mediante regresión logística ordinal
Roxana Cenaide DíazHecho
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Desarrollo del registro público cubano de ensayos clínicos versión 2.0
Yilian Hernández NatesHecho
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Herramienta Inteligente para la predicción explicable de mortalidad oculta al egreso de Unidades de Cuidados Intensivos
Alejandro Cespón FerriolHecho
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Modelo para la clasificación de personas en función de sus hábitos y estilos de vida.
Yanara Sosa TejedaHecho
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Transformación digital del proceso de atención de Enfermería desde el sistema XAVIA HIS basada en estándares internacionales
Karenia Ortega SantiestebanHecho
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Panel virtual Transformación Digital de la Salud
Arturo Orellana GarcíaHecho
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Desarrollo de la especialización de las Unidades de Cuidados Intensivos para el módulo Hospitalización del sistema XAVIA HIS.
Kleyris Edenia Torres RamosHecho
El análisis longitudinal consiste en estudiar el comportamiento de conjuntos de datos a través de un intervalo temporal determinado. Este tiene como propósito determinar la evolución y caracterización en el tiempo de un conjunto de variables. El objetivo de esta investigación es desarrollar un método que permita hacer un análisis longitudinal de grandes volúmenes de datos con la utilización de técnicas de potenciales evocados visuales (VEP) y las tomo-grafías de coherencia óptica (OCT) para brindar la oportunidad de obtener información objetiva y ayudar en la toma de decisiones clínicas para mejorar el tratamiento y los resultados de los pacientes con la enfermedad. En la investigación se realizó un estudio sobre conceptos asociados a biomarcadores, tomografías de coherencia óptica, potenciales evocados visuales, complejo de células ganglionares y macroadenomas hipofisiarios. Además, se describió el procedimiento que sigue el método presentado, analiza el funcionamiento mediante el coeficiente de correlación de Spearman en un conjunto de parámetros de los biomarcadores en un tiempo de 3 y 12 meses y se analizan resultados en aras de verificar la calidad de la solución. Como resultado final se obtienen visualizaciones de correlaciones de los parámetros de los biomarcadores estudiados para su correcta interpretación.