Elaboración de un sistema inteligente para la predicción de eventos adversos relacionados con la polimedicación en atención primaria

Actualmente todos los datos médicos son almacenados digitalmente para obtener un acceso más rápido al historial clínico de los pacientes. Analizando estos datos se pueden obtener patrones o reglas que nos permitan identificar mejor las causas de una determinada enfermedad para realizar un mejor diagnostico al paciente. En este proyecto se ha trabajado con los datos de los pacientes Navarros (2013-2015) centrándonos en las personas polimedicadas (aquellas que tomen 5 o más medicamentos durante al menos 3 meses). El objetivo de este trabajo es analizar estos datos médicos, tanto de ingresos hospitalarios y enfermedades como de medicamentos expedidos, para detectar la probabilidad de que un paciente llegue a sufrir un evento adverso. En concreto nos hemos centrado en los eventos adversos cardiovasculares.