Sistema inteligente de búsqueda y clasificación de casos de infección nosocomial

Los sucesos adversos que tienen lugar durante el proceso de asistencia medica suelen ser el centro de atencion de todas las organizaciones sanitarias. Dentro de esta categoria se encuentran las infecciones nosocomiales (INs), que tienen un peso notable en la morbimortalidad. En concreto, las INs representan una morbilidad evitable que constituye una carga social y economica significativa para el sistema de salud, y que en ocasiones conlleva consecuencias graves para el paciente. En este sentido, su deteccion representa un objetivo prioritario en los programas de seguridad de pacientes y de calidad hospitalaria. En relacion con la deteccion de este tipo de sucesos, existen situaciones en las que el experto tiene dificultades para encontrar evidencias y aplicar reglas que permitan la identificacion correcta de INs. En este sentido, el presente trabajo de investigacion propone un sistema inteligente capaz de llevar a cabo la busqueda inicial, y posterior clasificacion, de casos de IN en el ambito hospitalario. El modelo propuesto utiliza un sistema de razonamiento basado en casos que incorpora un motor de reglas para el manejo de conocimiento directamente proporcionado por el experto o extraido de forma automatica a partir de casos previamente clasificados. Adicionalmente, incorpora tecnicas de procesamiento de lenguaje natural para la generacion de un conjunto de clasificadores, encargados de valorar automaticamente aquellas evidencias almacenadas como texto libre que contienen indicios de infeccion. La justificacion de la hipotesis defendida en este trabajo, la definicion de un sistema inteligente capaz de identificar posibles casos de IN y realizar una clasificacion posterior del tipo de infeccion subyacente, se realiza de manera experimental probando diferentes estrategias, lo que permite el analisis cuantitativo y cualitativo del grado de efectividad del sistema desarrollado ante el problema propuesto.