Helping UCIs:

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfFKHR6N9wFThiP_z_KCFVqjIuOx1ZYQolK740w3U9HbpnNcQ/viewform

Nombre de proyecto:

Helping UCIs

Nombre del portavoz:

GONZALO NÚÑEZ MUÑOZ

Correo:

gonzalon2000@gmail.com

Usuario de mattermost:

@gonzalo_promotor

¿Te ha acompañado un mentor? Déjanos su nombre, por favor.

Sí, Cristina Soguero Ruiz, en mattermost: @c.soguero_mentor

Qué reto se encuadra mejor?

Salud y personas

Cuántos sois en el equipo?

8

Breve descripción de quienes sois:

Somos estudiantes de Telecomunicaciones en la ETSIT UPM, Madrid.

Gonzalo Núñez Muñoz (portavoz): Diseño de bases de datos y programación en Java.

Iván Pérez Doña: Edición de Vídeo y programación en Python.

Lázaro Cantos García: Edición de Vídeo y programación en Python.

Marta Morán Garrido: Desarrollo de GUI y edición de vídeo.

Pilar López Bodoque: Desarrollo de GUI y búsqueda de información.

Jorge Re González: Manejo de Linux, programación en Python y JavaScript.

Víctor Fresno Gómez: Base de datos y programación en Java.

Daniel Alonso Ecenarro: Programación y conocimientos teóricos avanzados.

Problema que resuelve vuestro proyecto:

Ante la saturación en el sistema sanitario, las UCIs están colapsadas y muchos pacientes que necesitan atención médica urgente no pueden acceder a estos servicios con la rapidez necesaria.

A la hora de evaluar a quién dar prioridad hay que tener en cuenta muchos datos situados en diversas fichas técnicas y para esta tediosa labor el personal médico necesita invertir mucho esfuerzo y tiempo. Y en estos tiempos de crisis que estamos viviendo, estos recursos podrían ser utilizados para salvar vidas si existiera una herramienta para agilizar este proceso.

Cómo lo resuelve:

Nuestro proyecto propone unificar las bases de datos de todos los hospitales nacionales para manejar y distribuir los pacientes en las UCIs de la manera más eficiente posible. De esta manera, nuestro sistema permite mostrar los casos más críticos. Una vez obtenidos, el personal sanitario elige la selección final de pacientes y deriva el resto al resto de clínicas de la comunidad hospitalaria.

Para ello, nuestro sistema nos permite seleccionar a los pacientes más graves de manera rápida y eficiente haciendo uso de aprendizaje inductivo.

Haciendo uso de una interfaz gráfica para que sea lo más intuitivo posible, un formulario nos permitirá añadir y modificar cualquier paciente y todos los parámetros referidos a su salud.

Mediante el uso de Árboles de decisión, nuestra inteligencia artificial analizará los datos almacenados en el servidor y nos proporcionará toda la información necesaria para poder tomar decisiones de manera rápida y así salvar más vidas.

Además, el uso de esta tecnología permite adaptarse a cualquier situación actual o a futuro. Esto es debido a que tanto base de datos, como el algoritmo y los formularios se puede adaptar datos o situaciones de cualquier naturaleza.

Enlace al proyecto de taiga:

https://taiga.vencealvirus.software.imdea.org/project/gonsi-helping-ucis/

URL con el Vídeo:

https://drive.google.com/file/d/1OIgZdu9KfE2iz5PwRlH1fR-nfITeXunE/view?usp=sharing