Resumen

La gestión de los síntomas de los pacientes con cáncer en las consultas médicas es una piedra angular en la atención clínica, siendo este proceso fundamental para el seguimiento de la evolución de los mismos. Este artículo presenta una aplicación que permite recoger de forma periódica y sistemática los datos de los pacientes oncológicos y su visualización por parte del equipo médico. En este artículo hemos realizado el análisis, diseño, implementación y evaluación final analizando la correlación de esta recogida de datos con los patrones de interacción para determinar cómo se puede enriquecer la información del usuario con la información de los patrones de interacción. Hemos seguido una metodología ágil basada en el desarrollo iterativo e incremental de sucesivos prototipos con fidelidad creciente, donde los requisitos y soluciones han ido evolucionando con el tiempo en función de la necesidad y las evaluaciones realizadas. El análisis exhaustivo del estado del paciente nos ha permitido realizar un primer análisis de la correlación de los estados de los pacientes en cuanto a estado de ánimo, calidad del sueño y dolor con los patrones de interacción. Un objetivo futuro de este proyecto es optimizar el proceso de recogida de datos y el análisis de la información. Otro objetivo futuro es reducir el tiempo dedicado a informar de la evolución de los síntomas en las consultas presenciales y ayudar a los profesionales en el análisis de la evolución del paciente incluso en el periodo que no ha sido atendido en persona.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:patrones de interacción, evolución, pacientes con cáncer, recopilación de datos, objetivo futuro, análisis, artículo, correlación, información, paciente
• Keywords:interaction patterns, evolution, cancer patients, data collection, future goal, analysis, article, correlation, information, patient