Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP

Autores
Rotella, Carina; Tagarelli, Sandra; Gómez Portillo, Juan Manuel; Ontiveros, Patricia; Monetti, Julio César; Caymes-Scutari, Paola; Bianchini, Germán
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de morbilidad y mortalidad en Argentina. La Obra Social de Empleados Públicos (OSEP) de Mendoza dispone de un sistema de historia clínica digital (SISAO) con más de 10 años de datos epidemiológicos y clínicos de sus 400.000 afiliados. Este proyecto busca desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para calcular el riesgo cardiovascular a 10 y 30 años, ajustado a la población local. La implementación de esta herramienta permitirá identificar pacientes de alto riesgo, optimizar la prevención y mejorar la asignación de recursos sanitarios.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Riesgo Cardiovascular
Prevención
Epidemiología
OSEP
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183850
Acceder
id SEDICI_c784d946a897d1a48226db0badfa5487
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183850
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEPRotella, CarinaTagarelli, SandraGómez Portillo, Juan ManuelOntiveros, PatriciaMonetti, Julio CésarCaymes-Scutari, PaolaBianchini, GermánCiencias InformáticasInteligencia artificialRiesgo CardiovascularPrevenciónEpidemiologíaOSEPLas enfermedades cardiovasculares son la principal causa de morbilidad y mortalidad en Argentina. La Obra Social de Empleados Públicos (OSEP) de Mendoza dispone de un sistema de historia clínica digital (SISAO) con más de 10 años de datos epidemiológicos y clínicos de sus 400.000 afiliados. Este proyecto busca desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para calcular el riesgo cardiovascular a 10 y 30 años, ajustado a la población local. La implementación de esta herramienta permitirá identificar pacientes de alto riesgo, optimizar la prevención y mejorar la asignación de recursos sanitarios.Red de Universidades con Carreras en Informática2025-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf82-86http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183850spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-575-267-2info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-11-05T13:29:27Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183850Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-11-05 13:29:27.939SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
title Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
spellingShingle Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
Rotella, Carina
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Riesgo Cardiovascular
Prevención
Epidemiología
OSEP
title_short Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
title_full Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
title_fullStr Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
title_full_unstemmed Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
title_sort Inteligencia artificial para la predicción de riesgo cardiovascular en pacientes de OSEP
dc.creator.none.fl_str_mv Rotella, Carina
Tagarelli, Sandra
Gómez Portillo, Juan Manuel
Ontiveros, Patricia
Monetti, Julio César
Caymes-Scutari, Paola
Bianchini, Germán
author Rotella, Carina
author_facet Rotella, Carina
Tagarelli, Sandra
Gómez Portillo, Juan Manuel
Ontiveros, Patricia
Monetti, Julio César
Caymes-Scutari, Paola
Bianchini, Germán
author_role author
author2 Tagarelli, Sandra
Gómez Portillo, Juan Manuel
Ontiveros, Patricia
Monetti, Julio César
Caymes-Scutari, Paola
Bianchini, Germán
author2_role author
author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Riesgo Cardiovascular
Prevención
Epidemiología
OSEP
topic Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Riesgo Cardiovascular
Prevención
Epidemiología
OSEP
dc.description.none.fl_txt_mv Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de morbilidad y mortalidad en Argentina. La Obra Social de Empleados Públicos (OSEP) de Mendoza dispone de un sistema de historia clínica digital (SISAO) con más de 10 años de datos epidemiológicos y clínicos de sus 400.000 afiliados. Este proyecto busca desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para calcular el riesgo cardiovascular a 10 y 30 años, ajustado a la población local. La implementación de esta herramienta permitirá identificar pacientes de alto riesgo, optimizar la prevención y mejorar la asignación de recursos sanitarios.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de morbilidad y mortalidad en Argentina. La Obra Social de Empleados Públicos (OSEP) de Mendoza dispone de un sistema de historia clínica digital (SISAO) con más de 10 años de datos epidemiológicos y clínicos de sus 400.000 afiliados. Este proyecto busca desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para calcular el riesgo cardiovascular a 10 y 30 años, ajustado a la población local. La implementación de esta herramienta permitirá identificar pacientes de alto riesgo, optimizar la prevención y mejorar la asignación de recursos sanitarios.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183850
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183850
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-575-267-2
info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
82-86
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1847978926463254528
score 12.573296

Publicaciones similares