http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/182982 Sat, 14 Nov 2026 12:31:28 GMT 2026-11-14T12:31:28Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183773 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) La microscopía de seccionamiento óptico es una técnica muy útil tanto en la investigación morfológica básica como en la aplicada. Las imágenes seriadas capturadas a través de un microscopio de fluorescencia y el desarrollo de algoritmos especializados permiten reconstruir imágenes tridimensionales de especímenes biológicos, facilitando la comprensión de las estructuras biológicas complejas. El método más intuitivo para reconstruir un objeto tridimensional es adquirir, a intervalos específicos, una serie de imágenes bidimensionales mediante movimientos sucesivos del objeto a lo largo del eje focal. Una imagen obtenida con un microscopio óptico es una proyección bidimensional de un objeto tridimensional. Así, la lente objetiva además de captar la iluminación proveniente del plano focal, capta la emisión de fluorescencia del material situado por encima y por debajo de dicho plano, con la consecuente generación de imágenes borrosas. Esta luz fuera de foco reducirá el contraste y disminuirá la resolución tridimensional, haciendo difícil discernir en qué plano del volumen se encuentran las estructuras celulares. Existen varios algoritmos de desconvolución que restauran las imágenes de fluorescencia. El Algoritmo de los Planos Vecinos fue el primer método usado en la microscopía óptica tridimensional. En la práctica, este método puede ejecutarse en cualquier equipo disponible usando una ecuación de aproximación sencilla, la cual asume que los planos inmediatos adyacentes superior e inferior son los que principalmente adicionan información fuera de foco, ignorando las contribuciones de cualquier plano más alejado. La ventaja más significativa de este método de desconvolución es su simplicidad. Con varios parámetros apropiadamente ajustados, proporciona imágenes notablemente mejores que aquellas provistas por un filtro pasa-altos o un simple ajuste de brillo y contraste, y puede ser ejecutado por cualquier computadora personal. Hemos estudiado el algoritmo y desarrollado un método para evaluar el desempeño del mismo, con el objetivo de optimizarlo para nuestro sistema. Para ello, nos valemos de un análisis comparativo en el dominio frecuencial de las imágenes procesadas bajo diferentes condiciones. La importancia de este método es que permite un análisis cuantitativo de las imágenes obtenidas, complementando el estudio cualitativo tradicional. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183773 2002-01-01T00:00:00Z La microscopía de seccionamiento óptico es una técnica muy útil tanto en la investigación morfológica básica como en la aplicada. Las imágenes seriadas capturadas a través de un microscopio de fluorescencia y el desarrollo de algoritmos especializados permiten reconstruir imágenes tridimensionales de especímenes biológicos, facilitando la comprensión de las estructuras biológicas complejas. El método más intuitivo para reconstruir un objeto tridimensional es adquirir, a intervalos específicos, una serie de imágenes bidimensionales mediante movimientos sucesivos del objeto a lo largo del eje focal. Una imagen obtenida con un microscopio óptico es una proyección bidimensional de un objeto tridimensional. Así, la lente objetiva además de captar la iluminación proveniente del plano focal, capta la emisión de fluorescencia del material situado por encima y por debajo de dicho plano, con la consecuente generación de imágenes borrosas. Esta luz fuera de foco reducirá el contraste y disminuirá la resolución tridimensional, haciendo difícil discernir en qué plano del volumen se encuentran las estructuras celulares. Existen varios algoritmos de desconvolución que restauran las imágenes de fluorescencia. El Algoritmo de los Planos Vecinos fue el primer método usado en la microscopía óptica tridimensional. En la práctica, este método puede ejecutarse en cualquier equipo disponible usando una ecuación de aproximación sencilla, la cual asume que los planos inmediatos adyacentes superior e inferior son los que principalmente adicionan información fuera de foco, ignorando las contribuciones de cualquier plano más alejado. La ventaja más significativa de este método de desconvolución es su simplicidad. Con varios parámetros apropiadamente ajustados, proporciona imágenes notablemente mejores que aquellas provistas por un filtro pasa-altos o un simple ajuste de brillo y contraste, y puede ser ejecutado por cualquier computadora personal. Hemos estudiado el algoritmo y desarrollado un método para evaluar el desempeño del mismo, con el objetivo de optimizarlo para nuestro sistema. Para ello, nos valemos de un análisis comparativo en el dominio frecuencial de las imágenes procesadas bajo diferentes condiciones. La importancia de este método es que permite un análisis cuantitativo de las imágenes obtenidas, complementando el estudio cualitativo tradicional. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183772 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) En este trabajo se presenta una nueva técnica para el mejoramiento de imágenes médicas, consistente en la modificación de la matriz de colores de los archivos portadores de las mismas, mediante una transformada Algorítmica consistente en funciones circulares. Este procedimiento permite que imágenes originales en niveles de grises y con poca discriminancia visual pasen a tener color con alta discriminancia visual, asociando la densidad del tejido con los distintos niveles de combinación de las tres componentes de la matriz de colores. Esto permite a los profesionales médicos hacer diagnósticos más precisos al desenmascarar ciertos elementos susceptibles de representar una patología, los cuales se hallan ocultos detrás de la indefinición propia de una imagen sin color. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183772 2002-01-01T00:00:00Z En este trabajo se presenta una nueva técnica para el mejoramiento de imágenes médicas, consistente en la modificación de la matriz de colores de los archivos portadores de las mismas, mediante una transformada Algorítmica consistente en funciones circulares. Este procedimiento permite que imágenes originales en niveles de grises y con poca discriminancia visual pasen a tener color con alta discriminancia visual, asociando la densidad del tejido con los distintos niveles de combinación de las tres componentes de la matriz de colores. Esto permite a los profesionales médicos hacer diagnósticos más precisos al desenmascarar ciertos elementos susceptibles de representar una patología, los cuales se hallan ocultos detrás de la indefinición propia de una imagen sin color. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183771 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Objetivo: evaluar el desempeño de una base de conocimiento farmacológica para identificar interacciones entre drogas y compararlo con el conocimiento de los médicos. Materiales y Métodos: realizamos una encuesta a 18 médicos de atención primaria y 1 médico especialista en farmacología clínica para evaluar el conocimiento de los mismos sobre la existencia o no de interacciones medicamentosas entre 50 pares de drogas propuestas, posteriormente utilizamos la base de conocimiento de un sistema notificador de interacciones farmacológicas y así medir su efectividad en la detección de las interacciones. Se midió la especificidad, sensibilidad y valor predictivo positivo (VPP) de los tres grupos analizados, comparados con un gold standard establecido por uno de los autores, basándose en literatura reconocida. Resultados: el software demostró ser superior en sensibilidad, especificidad y VPP que los dos grupos de médicos para la detección de las interacciones. Conclusiones: la utilización de sistemas expertos con alta sensibilidad, especificidad y VPP dentro de un sistema de prescripción electrónica contribuirá con la tarea asistencial cotidiana de los médicos reduciendo el error medico por interacciones no contempladas, sin censurar la decisión médica. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183771 2002-01-01T00:00:00Z Objetivo: evaluar el desempeño de una base de conocimiento farmacológica para identificar interacciones entre drogas y compararlo con el conocimiento de los médicos. Materiales y Métodos: realizamos una encuesta a 18 médicos de atención primaria y 1 médico especialista en farmacología clínica para evaluar el conocimiento de los mismos sobre la existencia o no de interacciones medicamentosas entre 50 pares de drogas propuestas, posteriormente utilizamos la base de conocimiento de un sistema notificador de interacciones farmacológicas y así medir su efectividad en la detección de las interacciones. Se midió la especificidad, sensibilidad y valor predictivo positivo (VPP) de los tres grupos analizados, comparados con un gold standard establecido por uno de los autores, basándose en literatura reconocida. Resultados: el software demostró ser superior en sensibilidad, especificidad y VPP que los dos grupos de médicos para la detección de las interacciones. Conclusiones: la utilización de sistemas expertos con alta sensibilidad, especificidad y VPP dentro de un sistema de prescripción electrónica contribuirá con la tarea asistencial cotidiana de los médicos reduciendo el error medico por interacciones no contempladas, sin censurar la decisión médica. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183768 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Los equipos MRI (Magnetic Resonance Imaging) permiten realizar estudios anatómicos de los pacientes 'in vivo', en forma incruenta y sin necesidad de exponer al paciente a radiaciones ionizantes. La calidad de las imágenes producidas por MRI (resoluciones menores que el milímetro y alto contraste) la convierten en la mejor técnica para visualizar tejidos blandos. En este trabajo se presenta un análisis estádistico mediante inferencia bayesiana con el objeto de clasificar distintos tejidos cerebrales presentes en las imágenes cerebrales de MRI. Desarrollamos y validamos algoritmos de inferencia (AI) con imágenes simuladas a partir de un fantoma digital, que nos permite conocer la distribución real de los tejidos cerebrales. Finalmente aplicamos dichos algoritmos a imágenes clínicas cerebrales obtenidas en el servicio de Resonancia Magnética de la FUESMEN (Fundación Escuela de Medicina Nuclear). Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183768 2002-01-01T00:00:00Z Los equipos MRI (Magnetic Resonance Imaging) permiten realizar estudios anatómicos de los pacientes 'in vivo', en forma incruenta y sin necesidad de exponer al paciente a radiaciones ionizantes. La calidad de las imágenes producidas por MRI (resoluciones menores que el milímetro y alto contraste) la convierten en la mejor técnica para visualizar tejidos blandos. En este trabajo se presenta un análisis estádistico mediante inferencia bayesiana con el objeto de clasificar distintos tejidos cerebrales presentes en las imágenes cerebrales de MRI. Desarrollamos y validamos algoritmos de inferencia (AI) con imágenes simuladas a partir de un fantoma digital, que nos permite conocer la distribución real de los tejidos cerebrales. Finalmente aplicamos dichos algoritmos a imágenes clínicas cerebrales obtenidas en el servicio de Resonancia Magnética de la FUESMEN (Fundación Escuela de Medicina Nuclear). http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183752 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Se propone el desarrollo de un sistema de soporte a las decisiones médicas basado en redes neuronales artificiales específicamente los Mapas Auto-organizados de Kohonen y sistemas de modelado difuso. El objetivo es establecer una estrategia de diseño de un clasificador/predictor que exhiba los resultados bajo el formato de una interfaz con fuerte contenido de gráficos y de sencilla interpretación para el usuario. Las etapas de desarrollo del producto comprenden: el diseño de la arquitectura de la red neuronal, su entrenamiento y optimización a partir de la evolución de factores de calidad, y el diseño de un Sistema de Modelado Difuso a partir de los resultados del Mapa. A continuación se diseña la interfaz gráfica que permite la visualización e interpretación fenomenológica desde un entorno amigable. El objetivo de este entorno es facilitar al especialista médico el análisis y la interpretación de fenómenos complejos multivariables. Se han desarrollado dos aplicaciones basadas en este diseño: la primera permite la evaluación del envejecimiento arterial a partir de señales de distensión de la arteria radial, empleando registros incruentos, mientras que en la segunda se visualiza una clasificación de registros de pacientes diabéticos alojados en la unidad de internación del Hospital Interzonal General de Agudos de la ciudad de Mar del Plata. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183752 2002-01-01T00:00:00Z Se propone el desarrollo de un sistema de soporte a las decisiones médicas basado en redes neuronales artificiales específicamente los Mapas Auto-organizados de Kohonen y sistemas de modelado difuso. El objetivo es establecer una estrategia de diseño de un clasificador/predictor que exhiba los resultados bajo el formato de una interfaz con fuerte contenido de gráficos y de sencilla interpretación para el usuario. Las etapas de desarrollo del producto comprenden: el diseño de la arquitectura de la red neuronal, su entrenamiento y optimización a partir de la evolución de factores de calidad, y el diseño de un Sistema de Modelado Difuso a partir de los resultados del Mapa. A continuación se diseña la interfaz gráfica que permite la visualización e interpretación fenomenológica desde un entorno amigable. El objetivo de este entorno es facilitar al especialista médico el análisis y la interpretación de fenómenos complejos multivariables. Se han desarrollado dos aplicaciones basadas en este diseño: la primera permite la evaluación del envejecimiento arterial a partir de señales de distensión de la arteria radial, empleando registros incruentos, mientras que en la segunda se visualiza una clasificación de registros de pacientes diabéticos alojados en la unidad de internación del Hospital Interzonal General de Agudos de la ciudad de Mar del Plata. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183750 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Los avances en el uso de las computadoras para diversas aplicaciones fueron, en estas últimas décadas, avasalladores. Una de esos avances fue la aparición de la tecnología IVRS (Interactive Voice Response System). Si bien su uso principal se dio en el área del marketing, supo ser también muy útil en el área de los estudios clínicos, para la inclusión de pacientes. En este trabajo se expone la experiencia latinoamericana en la implementación de esta tecnología en el área de la investigación. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183750 2002-01-01T00:00:00Z Los avances en el uso de las computadoras para diversas aplicaciones fueron, en estas últimas décadas, avasalladores. Una de esos avances fue la aparición de la tecnología IVRS (Interactive Voice Response System). Si bien su uso principal se dio en el área del marketing, supo ser también muy útil en el área de los estudios clínicos, para la inclusión de pacientes. En este trabajo se expone la experiencia latinoamericana en la implementación de esta tecnología en el área de la investigación. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183749 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) ALEF es un método alternativo para el análisis de la actividad eléctrica cerebral. Está basado en los principios utilizados en el retrato de fase y en el significado y cálculo de la dimensión de información. El desarrollo del método ALEF surgió de la investigación de nuevos métodos de representación de comportamiento, como el retrato de fase, los cuales no han sido aún aplicados masivamente en el diagnostico clínico, debido a la ausencia de teorías fundamentales acerca del proceso de información fisiológica de los seres vivos. ALEF fue desarrollado como una herramienta que permitiera iniciar la exploración sistemática de los conceptos propuestos por la teoría del caos en el análisis de señales electroencefalográficas. El presente trabajo, abarca la motivación, desarrollo y formulación del método. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183749 2002-01-01T00:00:00Z ALEF es un método alternativo para el análisis de la actividad eléctrica cerebral. Está basado en los principios utilizados en el retrato de fase y en el significado y cálculo de la dimensión de información. El desarrollo del método ALEF surgió de la investigación de nuevos métodos de representación de comportamiento, como el retrato de fase, los cuales no han sido aún aplicados masivamente en el diagnostico clínico, debido a la ausencia de teorías fundamentales acerca del proceso de información fisiológica de los seres vivos. ALEF fue desarrollado como una herramienta que permitiera iniciar la exploración sistemática de los conceptos propuestos por la teoría del caos en el análisis de señales electroencefalográficas. El presente trabajo, abarca la motivación, desarrollo y formulación del método. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183748 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) La mayoría de los médicos aún encuentran dificultades para la búsqueda de información médica en Internet. No existe hasta ahora un buscador de información médica que reúna los sitios médicos más importantes de habla hispana. Analizamos las diferentes estrategias y desafíos que se imponen a la hora de diseñar un buscador en múltiples sitios Web y proponemos una estrategia combinada que incluye el procesamiento automático de HTML y la creación de una base de datos de referencias normalizada con un estándar e indexada con un vocabulario controlado. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183748 2002-01-01T00:00:00Z La mayoría de los médicos aún encuentran dificultades para la búsqueda de información médica en Internet. No existe hasta ahora un buscador de información médica que reúna los sitios médicos más importantes de habla hispana. Analizamos las diferentes estrategias y desafíos que se imponen a la hora de diseñar un buscador en múltiples sitios Web y proponemos una estrategia combinada que incluye el procesamiento automático de HTML y la creación de una base de datos de referencias normalizada con un estándar e indexada con un vocabulario controlado. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183747 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) La planificación y el cálculo de una adecuada nutrición parenteral es una tarea que requiere conocimientos específicos y experiencia práctica, además de la inversión de tiempo en cálculos. Con el objetivo de sistematizar la prescripción minimizando los errores se construyó un software de prescripción nutricional (SPN) para asistir a médicos en la rutina diaria de la prescripción de nutrición parenteral. Para permitir su fácil acceso, el SPN se construyó basado en HTML con una arquitectura apropiada de servidor. La aplicación fue construida reproduciendo la secuencia lógica y los cálculos manuales que usan los prescriptores para tomar las decisiones mientras diseñan un plan nutricional, y relevando la información que sustenta estas decisiones. Como resultado se construyó una herramienta con alto perfil educativo, útil durante la rutina diaria, que registra datos de las prescripciones con actual interés asistencial y futuro interés académico. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183747 2002-01-01T00:00:00Z La planificación y el cálculo de una adecuada nutrición parenteral es una tarea que requiere conocimientos específicos y experiencia práctica, además de la inversión de tiempo en cálculos. Con el objetivo de sistematizar la prescripción minimizando los errores se construyó un software de prescripción nutricional (SPN) para asistir a médicos en la rutina diaria de la prescripción de nutrición parenteral. Para permitir su fácil acceso, el SPN se construyó basado en HTML con una arquitectura apropiada de servidor. La aplicación fue construida reproduciendo la secuencia lógica y los cálculos manuales que usan los prescriptores para tomar las decisiones mientras diseñan un plan nutricional, y relevando la información que sustenta estas decisiones. Como resultado se construyó una herramienta con alto perfil educativo, útil durante la rutina diaria, que registra datos de las prescripciones con actual interés asistencial y futuro interés académico. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183745 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) La monitorización de pacientes críticos plantea un problema de elevada complejidad y alto estrés al profesional que la esta llevando adelante. El monitoreo de pacientes produce, en muchas ocasiones, una gran cantidad de alarmas innecesarias, para la situación específica del paciente bajo atención o alarmas falsas provocadas por eventos ajenos al estado real del mismo, que terminan siendo la principal fuente de molestia y confusión para el personal encargado de su cuidado. Básicamente, las alarmas de los sistemas de monitoreo de pacientes, presentes en los equipos actuales, se configuran para producir un alerta en caso que la variable a la cual están atendiendo se encuentre fuera de cierto rango. Sin embargo, estas alarmas, no son capaces de considerar la intervariabilidad de los diferentes parámetros, ya que no tienen en cuenta las características particulares del paciente bajo consideración, ni las acciones que se puedan estar realizando sobre él. En otras palabras, estos sistemas no incluyen inteligencia, aspecto este importante ya que en pacientes críticos, ciertos parámetros necesitan ser evaluados considerando las características particulares de los mismos. El sistema de alarmas propuesto establece un nivel base de calidad en el monitoreo, mediante la utilización de la máxima información posible respecto del estado real del paciente, integrando conocimiento experto para el análisis de las interacciones de las variables, por un lado y considerando las tendencias de las posibles desviaciones, por el otro, a fin de permitir un seguimiento anticipado de los eventos críticos. Para esto se utilizan variables de tipo estáticas (edad, sexo, peso), intermitentes (análisis de laboratorio) y continuas (frecuencia cardíaca, presión arterial, etc.), las cuales son evaluadas por el sistema para producir un informe de posibles situaciones de riesgo. De tal forma la hipótesis del trabajo se centra en validar la factibilidad de usar una arquitectura informática para el tratamiento inteligente de alarmas, mediante la integración de diferentes metodologías de Inteligencia Artificial, tales como los Sistemas Basados en Conocimientos y las Redes Neuronales. Si bien el sistema en su estructura general se encuentra en desarrollo, una primera versión del mismo se está implementando sobre situaciones relacionadas con hemorragia aguda. Estos casos presentan elevada complejidad teniendo en cuenta la variabilidad de las diferentes situaciones que se pueden presentar. Se utilizaron redes neuronales del tipo perceptron multicapa obteniéndose muy buenos resultados para el reconocimiento de los diferentes casos de hemorragia aguda analizados. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183745 2002-01-01T00:00:00Z La monitorización de pacientes críticos plantea un problema de elevada complejidad y alto estrés al profesional que la esta llevando adelante. El monitoreo de pacientes produce, en muchas ocasiones, una gran cantidad de alarmas innecesarias, para la situación específica del paciente bajo atención o alarmas falsas provocadas por eventos ajenos al estado real del mismo, que terminan siendo la principal fuente de molestia y confusión para el personal encargado de su cuidado. Básicamente, las alarmas de los sistemas de monitoreo de pacientes, presentes en los equipos actuales, se configuran para producir un alerta en caso que la variable a la cual están atendiendo se encuentre fuera de cierto rango. Sin embargo, estas alarmas, no son capaces de considerar la intervariabilidad de los diferentes parámetros, ya que no tienen en cuenta las características particulares del paciente bajo consideración, ni las acciones que se puedan estar realizando sobre él. En otras palabras, estos sistemas no incluyen inteligencia, aspecto este importante ya que en pacientes críticos, ciertos parámetros necesitan ser evaluados considerando las características particulares de los mismos. El sistema de alarmas propuesto establece un nivel base de calidad en el monitoreo, mediante la utilización de la máxima información posible respecto del estado real del paciente, integrando conocimiento experto para el análisis de las interacciones de las variables, por un lado y considerando las tendencias de las posibles desviaciones, por el otro, a fin de permitir un seguimiento anticipado de los eventos críticos. Para esto se utilizan variables de tipo estáticas (edad, sexo, peso), intermitentes (análisis de laboratorio) y continuas (frecuencia cardíaca, presión arterial, etc.), las cuales son evaluadas por el sistema para producir un informe de posibles situaciones de riesgo. De tal forma la hipótesis del trabajo se centra en validar la factibilidad de usar una arquitectura informática para el tratamiento inteligente de alarmas, mediante la integración de diferentes metodologías de Inteligencia Artificial, tales como los Sistemas Basados en Conocimientos y las Redes Neuronales. Si bien el sistema en su estructura general se encuentra en desarrollo, una primera versión del mismo se está implementando sobre situaciones relacionadas con hemorragia aguda. Estos casos presentan elevada complejidad teniendo en cuenta la variabilidad de las diferentes situaciones que se pueden presentar. Se utilizaron redes neuronales del tipo perceptron multicapa obteniéndose muy buenos resultados para el reconocimiento de los diferentes casos de hemorragia aguda analizados. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183744 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) El abordaje epidemiológico de los problemas de salud constituye un proceso dinámico de diagnóstico-acción-evaluación-ajuste que aplica métodos estadísticos para el estudio cuantitativo de esos fenómenos. Para el estudio específico de las enfermedades es fundamental disponer de un sistema, cuyo uso y aplicación sean uniformes, internacionalmente, a fin de realizar comparaciones basadas en un mismo criterio e inferir conclusiones válidas. Se puede definir a una clasificación estadística de enfermedades, como el agrupamiento sistemático y ordenado de diagnósticos en categorías o grupos, según criterios preestablecidos. Toda afección mórbida debe poder incluirse dentro de una categoría, aún aquellos diagnósticos que la clasificación no los menciona específicamente. En consecuencia, toda clasificación que agrupe enfermedades afines, facilitará la deducción de principios generales. Dicho agrupamiento, es lo que distingue a una clasificación de una nomenclatura. Una nomenclatura médica, en la práctica es, un catálogo de términos médicos, cuya función es ayudar al profesional médico a llegar a la expresión más precisa y uniforme del padecimiento del paciente, o sea el diagnóstico. Citando un concepto del Dr. William Farr, se diría que la Nomenclatura - como la Clasificación – es tan importante en el proceso de investigación, “como lo son los pesos y las medidas para las ciencias físicas”. La Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE), clasifica enfermedades y otros problemas de Salud presentes en diversos registros de salud, como también de hechos vitales: en este caso específicamente la causa de defunción. Está diseñada con un criterio amplio ya que no solo puede ser utilizada para clasificar diagnósticos formales (referidos a enfermedades y traumatismos), sino también problemas u otras razones que lleven a un individuo a tomar contacto con un servicio de salud, como hallazgos anormales, quejas o problemas de tipo social. Esto es: consulta por un familiar que se sospecha se encuentra enfermo, problemas familiares, circunstancias judiciales, etc. La información registrada proviene de variados registros efectuados en establecimientos de salud, los que dan origen a diversa información estadística, como también sobre la situación de salud. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183744 2002-01-01T00:00:00Z El abordaje epidemiológico de los problemas de salud constituye un proceso dinámico de diagnóstico-acción-evaluación-ajuste que aplica métodos estadísticos para el estudio cuantitativo de esos fenómenos. Para el estudio específico de las enfermedades es fundamental disponer de un sistema, cuyo uso y aplicación sean uniformes, internacionalmente, a fin de realizar comparaciones basadas en un mismo criterio e inferir conclusiones válidas. Se puede definir a una clasificación estadística de enfermedades, como el agrupamiento sistemático y ordenado de diagnósticos en categorías o grupos, según criterios preestablecidos. Toda afección mórbida debe poder incluirse dentro de una categoría, aún aquellos diagnósticos que la clasificación no los menciona específicamente. En consecuencia, toda clasificación que agrupe enfermedades afines, facilitará la deducción de principios generales. Dicho agrupamiento, es lo que distingue a una clasificación de una nomenclatura. Una nomenclatura médica, en la práctica es, un catálogo de términos médicos, cuya función es ayudar al profesional médico a llegar a la expresión más precisa y uniforme del padecimiento del paciente, o sea el diagnóstico. Citando un concepto del Dr. William Farr, se diría que la Nomenclatura - como la Clasificación – es tan importante en el proceso de investigación, “como lo son los pesos y las medidas para las ciencias físicas”. La Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE), clasifica enfermedades y otros problemas de Salud presentes en diversos registros de salud, como también de hechos vitales: en este caso específicamente la causa de defunción. Está diseñada con un criterio amplio ya que no solo puede ser utilizada para clasificar diagnósticos formales (referidos a enfermedades y traumatismos), sino también problemas u otras razones que lleven a un individuo a tomar contacto con un servicio de salud, como hallazgos anormales, quejas o problemas de tipo social. Esto es: consulta por un familiar que se sospecha se encuentra enfermo, problemas familiares, circunstancias judiciales, etc. La información registrada proviene de variados registros efectuados en establecimientos de salud, los que dan origen a diversa información estadística, como también sobre la situación de salud. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183743 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Se presenta el modelo que sirve de base para un software para codificación de enfermedades conforme al uso normativo de la Clasificación Internacional de Enfermedades. El mismo apela a la caracterización de la CIE como un sistema experto basado en reglas y dirigido por los datos, implementable como autómata finito. Se exponen además los aspectos relacionados con la interfaz con el usuario Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183743 2002-01-01T00:00:00Z Se presenta el modelo que sirve de base para un software para codificación de enfermedades conforme al uso normativo de la Clasificación Internacional de Enfermedades. El mismo apela a la caracterización de la CIE como un sistema experto basado en reglas y dirigido por los datos, implementable como autómata finito. Se exponen además los aspectos relacionados con la interfaz con el usuario http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183742 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Se presenta un caso desarrollado durante el año 2001 de un sistema de información gerencial para la gestión estratégica de las operaciones de negocios de una organización de medicina prepaga. Para dicho desarrollo se empleó tecnología de bases de datos transaccionales y analíticas utilizando herramientas de bajo costo y alta disponibilidad, sobre datos transaccionales producidos durante la gestión cotidiana de la organización. El empleo de estas tecnologías analíticas (datawarehousing y OLAP) fue direccionado a sostener y mejorar la respuesta en la toma de decisiones de las diversas gerencias de la organización, entregando información transformada y consolidada al poco tiempo de su producción. Los objetivos estratégicos estuvieron centrados en cuatro aspectos del negocio: - Seguimiento On line de la facturación y cobranzas al afiliado. - Control de gestión del consumo de prácticas y procedimientos. - Seguimiento de la prescripción médica y cosumo de medicamentos por la población cubierta. - Observación del desempeño de la rentabilidad general de la organización. La transformación de los datos permitió además una adecuada estratificación y generación de niveles de agregamiento clínicamente relevantes para permitir una evaluación de los perfiles de consumo individual de los afiliados, prescriptivo de los profesionales y general de instituciones tratantes, acordes con el nivel de detalle de los datos recolectados. El bajo costo de las herramientas empleadas tanto en el back end de base de datos (SQL server 2000), como en el front end de presentación y análisis (tablas dinámicas de Excel y programación XML sobre IIS 3.0), permite proponer el modelo como una alternativa de bajo costo para las organizaciones de la salud en el mercado argentino. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183742 2002-01-01T00:00:00Z Se presenta un caso desarrollado durante el año 2001 de un sistema de información gerencial para la gestión estratégica de las operaciones de negocios de una organización de medicina prepaga. Para dicho desarrollo se empleó tecnología de bases de datos transaccionales y analíticas utilizando herramientas de bajo costo y alta disponibilidad, sobre datos transaccionales producidos durante la gestión cotidiana de la organización. El empleo de estas tecnologías analíticas (datawarehousing y OLAP) fue direccionado a sostener y mejorar la respuesta en la toma de decisiones de las diversas gerencias de la organización, entregando información transformada y consolidada al poco tiempo de su producción. Los objetivos estratégicos estuvieron centrados en cuatro aspectos del negocio: - Seguimiento On line de la facturación y cobranzas al afiliado. - Control de gestión del consumo de prácticas y procedimientos. - Seguimiento de la prescripción médica y cosumo de medicamentos por la población cubierta. - Observación del desempeño de la rentabilidad general de la organización. La transformación de los datos permitió además una adecuada estratificación y generación de niveles de agregamiento clínicamente relevantes para permitir una evaluación de los perfiles de consumo individual de los afiliados, prescriptivo de los profesionales y general de instituciones tratantes, acordes con el nivel de detalle de los datos recolectados. El bajo costo de las herramientas empleadas tanto en el back end de base de datos (SQL server 2000), como en el front end de presentación y análisis (tablas dinámicas de Excel y programación XML sobre IIS 3.0), permite proponer el modelo como una alternativa de bajo costo para las organizaciones de la salud en el mercado argentino. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183740 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) O processo de aprendizagem de Redes Bayesianas é composto pelas etapas de aprendizagem da topologia e dos parâmetros associados a esta topologia. Atualmente, uma das pesquisas mais importantes na área de Inteligência Artificial é o desenvolvimento de técnicas de inferência eficientes para o uso em sistemas especialistas com domínio complexo. No entanto, o uso de tais técnicas pressupõe a disponibilidade de um modelo de conhecimento válido. A necessidade de extrair conhecimento de bases de dados vêm aumentando exponencialmente a cada ano. Cada vez mais, os volumes de informações excedem a capacidade de análise por métodos tradicionais que não conseguem analisá-los sob o enfoque do conhecimento. Para atender a essa necessidade vêm sendo pesquisadas novas técnicas e ferramentas, que extraiam conhecimento a partir de grandes bases de dados. Data Mining e descoberta de conhecimento baseado na revolucionária tecnologia de Redes Bayesianas é uma das áreas de pesquisa com grande avanço para a solução desse problema. Processos de geração automática de Redes Bayesianas são implementados para auxiliar na aquisição do conhecimento. Assim, as Redes Bayesianas encontradas por esses algoritmos tornam-se ponto de partida para a fase de validação da representação do conhecimento. Nesta pesquisa foram estudados vários algoritmos de aprendizagem bayesiana, onde constatou-se inúmeros problemas, dentre eles a geração da topologia da rede com todas as variáveis disponíveis na base de dados. Como o domínio de aplicação desta pesquisa é na área da Saúde, não se faz necessário a geração da topologia da rede com todas as variáveis disponíveis na base de dados. Isso justifica-se pela constatação de que na prática clínica, o médico toma decisões a respeito de um diagnóstico apenas com os sintomas mais relevantes. Por isso, esta pesquisa tem como objetivo principal a implementação de um algoritmo que extraia apenas as variáveis mais relevantes para a construção da topologia da rede. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183740 2002-01-01T00:00:00Z O processo de aprendizagem de Redes Bayesianas é composto pelas etapas de aprendizagem da topologia e dos parâmetros associados a esta topologia. Atualmente, uma das pesquisas mais importantes na área de Inteligência Artificial é o desenvolvimento de técnicas de inferência eficientes para o uso em sistemas especialistas com domínio complexo. No entanto, o uso de tais técnicas pressupõe a disponibilidade de um modelo de conhecimento válido. A necessidade de extrair conhecimento de bases de dados vêm aumentando exponencialmente a cada ano. Cada vez mais, os volumes de informações excedem a capacidade de análise por métodos tradicionais que não conseguem analisá-los sob o enfoque do conhecimento. Para atender a essa necessidade vêm sendo pesquisadas novas técnicas e ferramentas, que extraiam conhecimento a partir de grandes bases de dados. Data Mining e descoberta de conhecimento baseado na revolucionária tecnologia de Redes Bayesianas é uma das áreas de pesquisa com grande avanço para a solução desse problema. Processos de geração automática de Redes Bayesianas são implementados para auxiliar na aquisição do conhecimento. Assim, as Redes Bayesianas encontradas por esses algoritmos tornam-se ponto de partida para a fase de validação da representação do conhecimento. Nesta pesquisa foram estudados vários algoritmos de aprendizagem bayesiana, onde constatou-se inúmeros problemas, dentre eles a geração da topologia da rede com todas as variáveis disponíveis na base de dados. Como o domínio de aplicação desta pesquisa é na área da Saúde, não se faz necessário a geração da topologia da rede com todas as variáveis disponíveis na base de dados. Isso justifica-se pela constatação de que na prática clínica, o médico toma decisões a respeito de um diagnóstico apenas com os sintomas mais relevantes. Por isso, esta pesquisa tem como objetivo principal a implementação de um algoritmo que extraia apenas as variáveis mais relevantes para a construção da topologia da rede. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183738 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) En el marco del desarrollo e implementación de un Sistema Informático Hospitalario (HIS), el Departamento de Información Hospitalaria del Hospital Italiano de Buenos Aires, desarrollo un modelo conceptual de servicios necesarios para informatizar el proceso de pedidos y resultados de estudios complementarios ambulatorios. El desafió de integrar el proceso de atención ambulatoria reutilizando los sistemas que en el momento estaban en producción, nos obligo a seleccionar un estándar de comunicaciones que permitiera la interoperabilidad de sistemas disímiles. En este contexto, la utilización de HL7 como estándar de comunicaciones, nos permitió mantener la independencia funcional de los sistemas locales sin entrar en desarrollos o modificaciones tediosas a la hora de unificar vocabularios e interfaces. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183738 2002-01-01T00:00:00Z En el marco del desarrollo e implementación de un Sistema Informático Hospitalario (HIS), el Departamento de Información Hospitalaria del Hospital Italiano de Buenos Aires, desarrollo un modelo conceptual de servicios necesarios para informatizar el proceso de pedidos y resultados de estudios complementarios ambulatorios. El desafió de integrar el proceso de atención ambulatoria reutilizando los sistemas que en el momento estaban en producción, nos obligo a seleccionar un estándar de comunicaciones que permitiera la interoperabilidad de sistemas disímiles. En este contexto, la utilización de HL7 como estándar de comunicaciones, nos permitió mantener la independencia funcional de los sistemas locales sin entrar en desarrollos o modificaciones tediosas a la hora de unificar vocabularios e interfaces. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183737 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) El Hospital Italiano de Buenos Aires, un hospital universitario de alta complejidad, se encuentra desarrollando su propio Sistema Informático Hospitalario. El diseño del Sistema hospitalario contempla la generación de registro medico en el estamento ambulatorio e interacción, por ello se desarrollo una Historia Clínica Única Ambulatoria y una Historia Clínica Única de Internación. Esta ultima, debe interoperar con sistemas administrativos existentes, montados en plataformas disímiles, por ello se decidió generar la interfaz con el sistemas administrativo de admisión de pacientes utilizando el estándar HL7 en su segmento ADT. En este contexto, la implementación de HL7 permitió mantener la independencia de los sistemas en producción, respetando los sistemas existentes previos a el desarrollo del Sistema Informático Hospitalario. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183737 2002-01-01T00:00:00Z El Hospital Italiano de Buenos Aires, un hospital universitario de alta complejidad, se encuentra desarrollando su propio Sistema Informático Hospitalario. El diseño del Sistema hospitalario contempla la generación de registro medico en el estamento ambulatorio e interacción, por ello se desarrollo una Historia Clínica Única Ambulatoria y una Historia Clínica Única de Internación. Esta ultima, debe interoperar con sistemas administrativos existentes, montados en plataformas disímiles, por ello se decidió generar la interfaz con el sistemas administrativo de admisión de pacientes utilizando el estándar HL7 en su segmento ADT. En este contexto, la implementación de HL7 permitió mantener la independencia de los sistemas en producción, respetando los sistemas existentes previos a el desarrollo del Sistema Informático Hospitalario. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183735 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Se desarrolló un parser de mensajes HL7 con el objetivo de recibir y enviar mensajes, realizar su validación y realizar su transformación a un formato que permita una disponibilidad inmediata y simple del contenido. El formato elegido fue XML, debido a su amplia aceptación por el mercado. El desarrollo fue realizado en tecnología .NET debido a su uso de las tecnologías XML como infraestructura de base. El formato XML de los mensajes HL7 se basó en la especificación XML para versiones 2.X actualmente en proceso de aprobación. Si bien el parser es un componente más de un procesador de mensajes desarrollado, el alcance de este trabajo está circunscrito al primero para permitir una descripción mas detallada y por constituir el núcleo conceptual del sistema. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183735 2002-01-01T00:00:00Z Se desarrolló un parser de mensajes HL7 con el objetivo de recibir y enviar mensajes, realizar su validación y realizar su transformación a un formato que permita una disponibilidad inmediata y simple del contenido. El formato elegido fue XML, debido a su amplia aceptación por el mercado. El desarrollo fue realizado en tecnología .NET debido a su uso de las tecnologías XML como infraestructura de base. El formato XML de los mensajes HL7 se basó en la especificación XML para versiones 2.X actualmente en proceso de aprobación. Si bien el parser es un componente más de un procesador de mensajes desarrollado, el alcance de este trabajo está circunscrito al primero para permitir una descripción mas detallada y por constituir el núcleo conceptual del sistema. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183657 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) El análisis de la variabilidad de la frecuencia cardíaca es un método aceptado para evaluar el control del sistema nervioso autónomo sobre el sistema cardiovascular, frente al deterioro que sufre durante el transcurso de enfermedades tales como diabetes, hipertensión, infarto de miocardio, etc. Pero el mismo mecanismo que modifica a la frecuencia cardíaca altera también a la presión arterial y al flujo. Las variaciones de presión torácica durante el ciclo respiratorio afectan al ritmo cardíaco y también a la presión arterial, a través del sistema nervioso autónomo, fenómeno denominado arritmia sinusal respiratoria. El flujo sanguíneo en arteriolas periféricas es afectado por las variaciones de presión y es fácilmente registrable mediante pletismografia de pulso. En el registro pletismográfico se advierten variaciones o modulaciones que se relacionan con el ritmo respiratorio. Esto permite obtener en forma indirecta el registro respiratorio sobre la base de dichas variaciones a través de un modelo estructurado de serie de tiempo. En este trabajo se presenta la primera parte de un proyecto mayor, que utiliza la información que brindan estos modelos para determinar sistemas de reconocimiento de patrones de anormalidades basados en técnicas cualicuantitativas en la detección temprana o seguimiento de la evolución de las enfermedades citadas. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183657 2002-01-01T00:00:00Z El análisis de la variabilidad de la frecuencia cardíaca es un método aceptado para evaluar el control del sistema nervioso autónomo sobre el sistema cardiovascular, frente al deterioro que sufre durante el transcurso de enfermedades tales como diabetes, hipertensión, infarto de miocardio, etc. Pero el mismo mecanismo que modifica a la frecuencia cardíaca altera también a la presión arterial y al flujo. Las variaciones de presión torácica durante el ciclo respiratorio afectan al ritmo cardíaco y también a la presión arterial, a través del sistema nervioso autónomo, fenómeno denominado arritmia sinusal respiratoria. El flujo sanguíneo en arteriolas periféricas es afectado por las variaciones de presión y es fácilmente registrable mediante pletismografia de pulso. En el registro pletismográfico se advierten variaciones o modulaciones que se relacionan con el ritmo respiratorio. Esto permite obtener en forma indirecta el registro respiratorio sobre la base de dichas variaciones a través de un modelo estructurado de serie de tiempo. En este trabajo se presenta la primera parte de un proyecto mayor, que utiliza la información que brindan estos modelos para determinar sistemas de reconocimiento de patrones de anormalidades basados en técnicas cualicuantitativas en la detección temprana o seguimiento de la evolución de las enfermedades citadas. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183656 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Este trabajo describe el desarrollo de un sistema basado en conocimiento de apoyo al diagnóstico de la patología pulpar y periapical denominado EndoDiag. El sistema utiliza técnicas de Ingeniería del Conocimiento y su objetivo es profundizar y jerarquizar el proceso de diagnóstico endodóntico. En la implementación de EndoDiag se ha volcado el conocimiento experto del área, el cual se utilizará en la formación de otros profesionales. EndoDiag consiste en un sistema experto que utiliza una red de objetos y reglas de producción para representar el conocimiento. La formalización completa de EndoDiag involucra los siguientes módulos: evaluación de la actitud del paciente, diagnóstico presuntivo, diagnóstico definitivo a partir de la inspección bucal, confirmación diagnóstica a partir de estudios radiográficos y tratamiento. En esta primer etapa del desarrollo, se encuentra implementado un prototipo de EndoDiag que abarca los tres primeros módulos. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183656 2002-01-01T00:00:00Z Este trabajo describe el desarrollo de un sistema basado en conocimiento de apoyo al diagnóstico de la patología pulpar y periapical denominado EndoDiag. El sistema utiliza técnicas de Ingeniería del Conocimiento y su objetivo es profundizar y jerarquizar el proceso de diagnóstico endodóntico. En la implementación de EndoDiag se ha volcado el conocimiento experto del área, el cual se utilizará en la formación de otros profesionales. EndoDiag consiste en un sistema experto que utiliza una red de objetos y reglas de producción para representar el conocimiento. La formalización completa de EndoDiag involucra los siguientes módulos: evaluación de la actitud del paciente, diagnóstico presuntivo, diagnóstico definitivo a partir de la inspección bucal, confirmación diagnóstica a partir de estudios radiográficos y tratamiento. En esta primer etapa del desarrollo, se encuentra implementado un prototipo de EndoDiag que abarca los tres primeros módulos. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183653 Objeto de conferencia Simposio de Informática y Salud (SIS 2002) - JAIIO 31 (Santa Fe, 9 al 13 de septiembre de 2002) Desde 1998 en el Hospital Italiano de Buenos Aires se está codificando manualmente con la Clasificación Internacional en Atención Primaria (CIAP), en forma secundaria, los problemas médicos ingresados en su Historia Clínica Electrónica. Esto generó una base de datos con cerca de 400.000 problemas ingresados como texto libre por los médicos de cabecera y su correspondiente código CIAP seleccionado manualmente por codificadores entrenados. Se diseñó un codificador automático que por comparación del texto que ingresa el médico con la base de datos selecciona el código CIAP más probable en base a un análisis de número repeticiones y consistencia de los codificadores. Se utilizaron técnicas de normalización del texto ingresado para su comparación. El sistema de codificación automática codificó el 67% de los problemas médicos ingresados en un mes, con una precisión del 90%. El sistema de auto codificación además resulto ser una excelente herramienta para la auditoria de la codificación manual. Tue, 01 Jan 2002 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/183653 2002-01-01T00:00:00Z Desde 1998 en el Hospital Italiano de Buenos Aires se está codificando manualmente con la Clasificación Internacional en Atención Primaria (CIAP), en forma secundaria, los problemas médicos ingresados en su Historia Clínica Electrónica. Esto generó una base de datos con cerca de 400.000 problemas ingresados como texto libre por los médicos de cabecera y su correspondiente código CIAP seleccionado manualmente por codificadores entrenados. Se diseñó un codificador automático que por comparación del texto que ingresa el médico con la base de datos selecciona el código CIAP más probable en base a un análisis de número repeticiones y consistencia de los codificadores. Se utilizaron técnicas de normalización del texto ingresado para su comparación. El sistema de codificación automática codificó el 67% de los problemas médicos ingresados en un mes, con una precisión del 90%. El sistema de auto codificación además resulto ser una excelente herramienta para la auditoria de la codificación manual.