Datathon Data4Health - Reto 1: Asistente para identificar la cobertura de servicios de un paciente en su primera visita
Creación de un modelo que genere las probabilidades de que un paciente requiera un tratamiento, pruebas o procedimientos concretos a partir las características fisiológicas y demográficas de dicho paciente. De esta manera se puede disponer de una estimación temprana de cuánto costará al hospital dicho paciente en términos operacionales. Se prevé el uso de técnicas de aprendizaje computacional concretamente modelos de clasificación (multiclase). En definitiva lo que se solicita es que basado en la admisión de un paciente con su información de diagnostico primario y/o secundario de la admisión así como el historial del paciente, el modelo proponga un plan de actuación como tratamiento de medicación, pruebas complementarias y procedimientos a realizar.
- Se valorará que se proporcionen referencia de publicaciones para justificación de las decisiones de diseño.
- Se valorará que se introduzca un componente de explicabilidad en el modelado.
- Datos abiertos a utilizar proceden de : https://eicu-crd.mit.edu/. Los mismos se pueden descargar del siguiente enlace: https://physionet.org/static/published-projects/eicu-crd-demo/eicucollaborative-research-database-demo-2.0.1.zip