{"id":2668,"date":"2018-06-13T07:11:31","date_gmt":"2018-06-13T05:11:31","guid":{"rendered":"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/?p=2668"},"modified":"2025-02-26T17:02:00","modified_gmt":"2025-02-26T16:02:00","slug":"equipo-inlaber-gana-la-digital-health-hackathon-2018","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/es\/uncategorized-ca\/equipo-inlaber-gana-la-digital-health-hackathon-2018","title":{"rendered":"Equipo inLaber gana la Digital Health Hackathon 2018"},"content":{"rendered":"<p>La <a href=\"https:\/\/www.accenture.com\/es-es\/Careers\/accenture-digital-health-hackathon\">Digital Health Hackathon 2018<\/a>, organizada por Accenture i el <a href=\"http:\/\/blog.hospitalclinic.org\/2018\/06\/barcelona-acull-una-trobada-per-ajudar-a-predir-el-risc-dinfeccions-resistents-mitjancant-intelligencia-artificial\/#more-55248\">Hosital Clinic de Barcelona<\/a>, tuvo lugar el pasado 2 i 3 de junio en la capital catalana. La competici\u00f3n ten\u00eda como objetivo desarrollar algoritmos de predicci\u00f3n capaces de anticipar la probabilidad que pacientes con neutrop\u00e8nia desarrollen bacteri\u00e8mia.<\/p>\n<p>Los pacientes sometidos con ciertos tratamientos ven su sistema inmunitario afectado por culpa de bajas defensas, la neutrop\u00e8nia. En estas condiciones, es especialmente peligroso que contraigan infecciones bacterianas, sobre todo de bacterias resistentes a m\u00faltiplos tipos de antibi\u00f3ticos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.ccma.cat\/tv3\/alacarta\/telenoticies\/60-joves-han-de-trobar-un-algoritme-que-permeti-predir-en-malalts-de-cancer-les-probabilitats-de-patir-infeccions\/video\/5769579\/\">TV3 <\/a>hizo eco del reto, que ten\u00eda unos 60 participantes, la mayor\u00eda especialistas en elan\u00e1lisisi de datos o aprendizaje autom\u00e1tico. Contaban con un dataset an\u00f3nimo de pacientes, con informaci\u00f3n como la cantidad que hab\u00edan tomado de diferentes antibi\u00f3ticos, el tiempo desde el ultimo episodio de fiebre, o el listado de habitaciones por las cuales hab\u00edan pasado. Utilizando <em>feature engineering<\/em> para forjar nuevas <em>features<\/em> (propiedades), y aplicando los modelos de aprendizage autom\u00e1tico que consideraran m\u00e1s adecuado, los participantes ten\u00edan que conseguir predecir que pacientes con neutrop\u00e8nia son mas propensos a concevir bacteri\u00e8mia.<\/p>\n<p class=\"rtecenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\" size-full wp-image-2539\" alt=\"Primer premi \" src=\"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/digital_health_hackathon.jpg\" width=\"360\" height=\"480\" srcset=\"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/digital_health_hackathon.jpg 360w, https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/digital_health_hackathon-225x300.jpg 225w\" sizes=\"(max-width: 360px) 100vw, 360px\" \/><\/p>\n<p>Los 5 equipos con las predicciones m\u00e1s precisas (calculado seg\u00fan l&#8217;area bajo la curva ROC) presentaron su soluci\u00f3n delante el jurado. El equipo formado por Fabian Steuer i los inLabers <a href=\"\/ca\/persones\/pau-oliver\">Pau Oliver<\/a>, <a href=\"\/ca\/persones\/juan-jose-vazquez\">Juanjo V\u00e1zquez<\/a> i <a href=\"\/ca\/persones\/marc-vila\">Marc Vila<\/a> ganaron el primer premio. A demas del modelo desarrollado, presentaron una propuesta de plataforma para los m\u00e9dico para la visualizaci\u00f3n de datos y la interacci\u00f3n con el predictor de infecciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Digital Health Hackathon 2018, organizada por Accenture i el Hosital Clinic de Barcelona, tuvo lugar el pasado 2 i 3 de junio en la capital catalana. La competici\u00f3n ten\u00eda como objetivo desarrollar algoritmos de predicci\u00f3n capaces de anticipar la probabilidad que pacientes con neutrop\u00e8nia desarrollen bacteri\u00e8mia. 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