Minería de datos y redes neuronales para el análisis de la cinética de diálisis

Abstract

La Enfermedad Renal Crónica (ERC) es una patología de continuo crecimiento que afecta a todas las poblaciones por igual, En general, la mayoría (si no todos) de los pacientes que la padecen deben ser trasplantados para revertir esta situación. Sin embargo el transplante no es una terapia que esta al alcance de todos por distintos factores, donde uno de los mas importantes es la cantidad limitada de donantes de riñon. Es por ello que existen terapias alternativas con el objeto de poder alargarle la vida al paciente en pos de el esperado y ansiado donante. Entre estas terápias alternativas tenemos a la Hemodiálisis. La hemodiálisis es un tratamiento de sustitución de la función renal que intenta hacer las funciones de limpieza de la sangre mediante una máquina (riñón artificial) y un filtro. Básicamente consiste hacer circular la sangre del paciente a través de un circuito de tubuladuras que llevan la sangre hacia un filtro. En él las sustancias nocivas o toxinas (que el riñón ya no puede eliminar) son eliminadas (pasan al líquido del deializador), al mismo tiempo ciertas sustancias tales como sales y bicarbonato, son pasadas desde el líquido dializador a la sangre. Luego de este intercambio, la sangre retorna al paciente con todas las sustancias nocivas eliminadas. En los últimos años se ha realizado en los Estados Unidos de América un estudio multicéntrico sobre pacientes sometidos a tratamiento de hemodiálisis, con el objeto de estudiar los factores que determinan la morbi-mortalidad de los mismos (estudio HEMO). En dicho estudio se observa que la cantidad de veces que el volumen de agua corporal se filtra con respecto al volumen corporal total, índice más conocido como Kt/V (K de clearance (g/(ml*t)), t es el tiempo de tratamiento y V el volumen corporal total de agua (ml)) junto con el índice de catabolismo proteico (conocido como PCR) estan íntimamente relacionados a la morbi-mortalidad de los pacien