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DOI: 10.1016/j.medin.2018.10.007
Disponible online el 25 de Diciembre de 2018
Big Data Analysis y Machine Learning en medicina intensiva
Big Data Analysis and Machine Learning in Intensive Care Units
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A. Núñez Reiza,
Autor para correspondencia
anunezreiz@gmail.com

Autor para correspondencia.
, M.A. Armengol de la Hozb,c,d, M. Sánchez Garcíaa
a Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario Clínico San Carlos, Madrid, España
b Department of Anesthesia, Critical Care and Pain Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School, Boston, MA, Estados Unidos
c Laboratory for Computational Physiology, Institute for Medical Engineering and Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, Estados Unidos
d Biomedical Engineering and Telemedicine Group, Biomedical Technology Centre CTB, ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, España
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Tabla 1. Pasos a seguir para construir un sistema de Machine Learning
Tabla 2. Aspectos de investigación clínica estudiados mediante técnicas de Big Data Analysis y Machine Learning
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Resumen

La gran cantidad de información que se procesa informáticamente en el entorno de la medicina intensiva la convierte en un campo ideal para el empleo de técnicas conocidas como Big Data Analysis (BDA) y Machine Learning (ML), que pueden permitir en el futuro mejorar nuestra capacidad de investigación clínica y dirigir de manera más precisa las terapias que proporcionamos a nuestros pacientes.

En este artículo se revisan los conceptos fundamentales sobre BDA y ML, y se estudian sus posibles aplicaciones al ámbito de la medicina intensiva, desde un punto de vista del clínico. También se plantean potenciales estrategias para sacar el máximo partido a estas tecnologías emergentes, incluyendo la aparición de un nuevo tipo de profesional sanitario encargado de actuar como enlace entre la parte clínica y la ingeniería de datos.

Palabras clave:
Big Data Analysis
Machine Learning
Inteligencia artificial
Análisis secundario de datos clínicos electrónicos
Abstract

Intensive care is an ideal environment for the use of Big Data Analysis (BDA) and Machine Learning (ML), due to the huge amount of information processed and stored in electronic format in relation to such care. These tools can improve our clinical research capabilities and clinical decision making in the future.

The present study reviews the foundations of BDA and ML, and explores possible applications in our field from a clinical viewpoint. We also suggest potential strategies to optimize these new technologies and describe a new kind of hybrid healthcare-data science professional with a linking role between clinicians and data.

Keywords:
Big Data Analysis
Machine Learning
Artificial intelligence
Secondary electronic health record data analysis

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