Método computacional para el diagnóstico de la Hipertensión Arterial mediante el procesamiento analítico en línea y el razonamiento basado en casos.

Abstract

La Hipertensión Arterial (HTA) es uno de los problemas de salud complejos frecuentes en Cuba. Gran parte de la complejidad es debido a que se muestra de distintas maneras en los pacientes y constituye el principal factor de riesgo en las enfermedades cardiovasculares y cerebrales. Aunque existen varios enfoques inteligentes para el tratamiento de esta enfermedad, en la Atención Primaria de Salud continúan debutando y asistiendo pacientes hipertensos cuyas manifestaciones no son de fácil detección (pacientes complejos), por lo que no es suficiente abordar el diagnóstico de este complicado problema de salud por un único enfoque de la Inteligencia Artificial. El presente trabajo plantea como objetivo, desarrollar un método computacional para el diagnóstico de la Hipertensión Arterial (HTA) en la Atención Primaria de Salud, de manera que facilite el apoyo en la toma de decisiones clínicas integrando el Procesamiento Analítico en Línea para el análisis de los factores de riesgo de la HTA y el Razonamiento Basado en Casos para la clasificación y proceder de la enfermedad. El método es validado mediante la construcción de una Herramienta Clínica con Soporte a la Toma de Decisiones (Clinical Decision Support System - CDSS) como parte del Sistema Integral para la Atención Primaria de Salud (alas SIAPS). Se utilizó además un clasificador que arroja un 91% de aciertos, así como el análisis de las opiniones de un conjunto de expertos, los cuales concuerdan en un 99% de confianza.