Aplicación de modelos de redes neuronales a la predicción de la fiebre

Abstract

La fiebre consiste en un aumento de la temperatura del cuerpo humano por encima de los valores normales, provocado generalmente por infecciones. Aunque es un indicador de enfermedad muy utilizado en medicina, su naturaleza no se conoce con precisión. En la práctica, su uso se limita a la distinción entre la presencia y la ausencia de fiebre, generalmente con un umbral más o menos arbitrario (38ºC), definido en base a experimentos realizados en el siglo XIX.
Sin embargo, el empleo de sistemas de registro continuo de la temperatura corporal permite analizar con más detalle los cambios que ocurren antes de la aparición de la fiebre, lo que podría ofrecer más información sobre este proceso.
Este Trabajo de Fin de Grado es un proyecto interdisciplinar orientado a aplicar técnicas estadísticas de análisis de series temporales de cara a su posible implementación en el ámbito hospitalario, abordando así este problema clínico de gran relevancia.
El objetivo principal de este Trabajo de Fin de Grado es la identificación de patrones y la estimación de modelos que permitan obtener predicciones sobre la temperatura corporal a corto plazo, trabajando sobre las series temporales de temperatura obtenidas de pacientes ingresados en un hospital.