TY  - SER
AU  - Glez Peña, D.
AU  - Ocampo Quintero, N.
AU  - Vidal Cortés, P.
AU  - Del Río Carbajo, L.
AU  - Fernández Riverola, F.
AU  - Reboiro Jato, M.
TI  - Enhancing sepsis management through machine learning techniques: a review
KW  - APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
KW  - SEPSIS
KW  - SISTEMAS ESPECIALISTAS
N2  - La sepsis representa un problema de salud pública de primer orden y es una de las principales causas de muerte a nivel mundial. El retraso en el inicio del tratamiento, junto con la no adherencia a las guías de práctica clínica se asocian a una mayor mortalidad. El aprendizaje automático o machine learning están siendo empleados en el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión clínica, innovadores en muchas áreas de la medicina, mostrando un gran potencial para la predicción de diversas condiciones del paciente, así como en la asistencia durante el proceso de toma de decisiones médicas. En este sentido, este trabajo lleva a cabo una revisión narrativa para proporcionar una visión general de cómo las técnicas de machine learning pueden ser empleadas para mejorar el manejo de la sepsis, discutiendo las principales tareas que tratan de resolver, los métodos y las técnicas más empleados, así como los resultados obtenidos, tanto en términos de precisión de los sistemas inteligentes, como en la mejora de los resultados clínicos
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