Telemedicina en la actualidad

 Por: Julia Torrez

Paso 1: Definición del Problema

Objetivo del Proyecto: Desarrollar un sistema simple de monitoreo de la salud que simule la recopilación de datos biométricos de pacientes a través de dispositivos portátiles y proporcione una evaluación básica de su salud.

Paso 2: Metodología

2.1 Simulación de Datos Ficticios

Generaremos datos ficticios que representan la frecuencia cardíaca y los niveles de oxígeno en la sangre de pacientes a lo largo del tiempo.

Adjunto codigo:

import random

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# Generar datos ficticios

pacientes = 10

dias = 14

fechas = pd.date_range('2023-01-01', periods=dias, freq='D')

datos = {'Fecha': [], 'Paciente': [], 'Frecuencia_Cardiaca': [], 'Oxigeno_Sangre': []}

for paciente in range(1, pacientes + 1):

    for fecha in fechas:

        datos['Fecha'].append(fecha)

        datos['Paciente'].append(paciente)

        datos['Frecuencia_Cardiaca'].append(random.randint(60, 100))

        datos['Oxigeno_Sangre'].append(random.uniform(95, 100))

# Crear un DataFrame

df = pd.DataFrame(datos)

2.2 Análisis de datos

Calcular estadísticas descriptivas y visualizar la evolución de las métricas de salud.

# Estadísticas descriptivas

estadisticas = df.groupby('Paciente')[['Frecuencia_Cardiaca', 'Oxigeno_Sangre']].describe()

# Visualización de datos

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)

for paciente in range(1, pacientes + 1):

    subset = df[df['Paciente'] == paciente]

    plt.plot(subset['Fecha'], subset['Frecuencia_Cardiaca'], label=f'Paciente {paciente}')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Frecuencia Cardíaca')

plt.title('Evolución de Frecuencia Cardíaca')

plt.legend()

plt.subplot(1, 2, 2)

for paciente in range(1, pacientes + 1):

    subset = df[df['Paciente'] == paciente]

    plt.plot(subset['Fecha'], subset['Oxigeno_Sangre'], label=f'Paciente {paciente}')

plt.xlabel('Fecha')

plt.ylabel('Niveles de Oxígeno en Sangre')

plt.title('Evolución de Oxígeno en Sangre')

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()

2.3 Evaluación de la Salud

Definir criterios de salud y evaluar la condición de los pacientes.

# Criterios de salud

umbral_fc_baja, umbral_fc_alta = 60, 100

umbral_ox_baja = 95

# Evaluar la salud

df['Estado_Salud'] = (

    (df['Frecuencia_Cardiaca'] < umbral_fc_baja) |

    (df['Frecuencia_Cardiaca'] > umbral_fc_alta) |

    (df['Oxigeno_Sangre'] < umbral_ox_baja)

).map({True: 'Preocupante', False: 'Normal'})

Paso 3: Resultados y Recomendaciones

Analizar los resultados y proporcionar recomendaciones basadas en la evaluación de la salud.

# Resultados

resultados = df.groupby('Paciente')['Estado_Salud'].value_counts().unstack()

print(resultados)

# Recomendaciones

recomendaciones = {

    'Preocupante': 'El paciente debe ser monitoreado más de cerca. Se recomienda una consulta médica.',

    'Normal': 'Los indicadores de salud están dentro del rango normal.'

}

for paciente in range(1, pacientes + 1):

    estado_salud = resultados.loc[paciente].idxmax()

    print(f"Recomendación para Paciente {paciente}: {recomendaciones[estado_salud]}")

Paso 4: Conclusiones

Resumir los hallazgos y proporcionar conclusiones basadas en el análisis de la evolución de las métricas de salud a lo largo del tiempo.

Este proyecto ficticio utiliza el pensamiento computacional para abordar el monitoreo de la salud a través de datos simulados. Puedes adaptar este marco para proyectos más complejos y reales en el campo de la telemedicina.