Personalized therapeutic protocol recommendations by means of automatic design of predictive models with sequential data and its applications in bioengineering

Abstract

In contemporary healthcare, hospitals and medical facilities are equipped with advanced monitoring systems that gather real-time data from diverse sources such as patients, medical imaging, genomic datasets, and electronic health records. These technological advancements have driven an exponential increase in the volume of data generated within clinical environments. Over the past decade, Artificial Intelligence (AI) has evolved at a remarkable pace, introducing innovative algorithms, models, and data processing techniques. AI has proven particularly adept at identifying underlying patterns in large datsets. Its application in healthcare has emerged as a transformative tool, offering significant value in diagnostics, prognosis prediction, and pattern recognition. In critical care settings such as Intensive Care Units (ICUs), AI-based systems are increasingly being adopted to support medical decision-making. These systems leverage real-time patient data ana AI models to provide early alerts about changes in a patients condition, predict outcomes, and recommend treatments aimed at imporving health outcomes...

En la sanidad moderna, los hospitales e instalaciones médicas están equipadas con sistemas avanzados de monitorización que recopilan datos en tiempo real de múltiples fuentes como pacientes, imágenes médicas, conjuntos de datos genómicos e historias clínicas electrónicas. Estos avances tecnológicos han conllevado un incremento exponencial en el volumen de datos generados en entornos clínicos.Durante la última década, la Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado a un ritmo asombroso, incluyendo innovadores algoritmos, modelos y técnicas de procesamiento de datos. La IA se ha demostrado especialmente experta en identificar patrones subyacentes en grandes conjuntos de datos. Su aplicación en la asistencia sanitaria ha aparecido como una herramienta transformadora, aportando un valor considerable en diagnosis, predicción del pronóstico, y detección de patrones. En entornos de cuidados críticos, como en las Unidades de cuidados Intensivos (UCIs), los sistemas basados en IA están siendo utilizados cada vez más frecuentemente para apoyar en la toma de decisiones clínicas. Estos sistemas aprovechan los datos en tiempo real de los pacientes y los modelos de IA para proveer alertas tempranas sobre cambios en el estado del paciente, predecir desenlaces o pronósticos, y recomendar tratamiento orientados a mejorar el resultado médico del paciente...