Minería de datos para el descubrimiento de factores de mortalidad en pacientes hospitalizados por COVID-19

Abstract

En esta investigación se utilizó la metodología de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de datos (KDD) y árboles de decisión, técnica de minería de datos para la obtención de los factores de mortalidad con mayor ganancia de información de una base de datos de un establecimiento médico del Estado de México que cuenta con la información de 1,014 pacientes hospitalizados positivos a SARS-CoV-2 (instancias) y 256 datos clínicos (atributos). El objetivo fue descubrir los principales factores de mortalidad en pacientes hospitalizados por SARS-CoV-2 que permitan la identificación de reglas comprensibles, aplicando minería de datos, con el propósito de apoyar a la toma de decisiones. Con los resultados obtenidos, fue posible obtener 24 reglas que inciden en el motivo de egreso del paciente ya sea por mejoría o por muerte.