Predicción de la evolución a largo plazo de pacientes con psicosis

Este proyecto trata de caracterizar y predecir la evolución a largo plazo de la psicosis. Para ello se utilizarán datos del primer ingreso y otras variables relacionadas con la socio-demografía, variables funcionales y cognitivas proporcionadas por el servicio de salud mentar del HUN. 623 sujetos estuvieron dispuestos a participar en este estudio de los cuales 510 cumplieron los criterios de inclusión y 243 fueron seguidos con éxito. Para completar el objetivo se implementarán técnicas de preprocesamiento de datos, ya que se cuenta con un dataset incompleto, con variables relacionadas entre sí y se manejan distintos tipos de variables definidas en distintas escalas. Tras esta primera fase se ajustarán varios tipos de modelos para obtener predicciones de las variables que describen la evolución de cada paciente. Los modelos seleccionados variarán en función del tipo de variable a predecir, se trabajará resolviendo problemas de regresión, clasificación múltiple y clasificación simple.

This project tries to characterize and predict the long-term evolution of psychosis. For this purpose, it will be used information from the first hospitalization and other related socio-demographics, functional and cognitive variables provided by the HUN health service. There were 623 volunteers to participate in this study, 510 were incluced but only 243 were successfully followed up. To complete the objective, we will implement data preprocessing techniques, because we have an incomplete dataset with related variables and they are defined on different scales. After this first phase, several types of models will be learned to obtain predictions of the variables describing the evolution of each patient. The models selected will vary according to the predicted variable type. We will solve regression, multi-class and binary classification problems.