Aun habiendo pasado años desde la implantación de la CIE-10, entraña cierta dificultad acceder a ellos a través del índice alfabético, ya sea por desconocimiento de la existencia del código en sí, o por no escoger la ruta adecuada. Realizamos un repaso de los capítulos relevantes y como se deben codificar de forma correcta las complicaciones por cuidados en cada caso.
Los problemas de reconocimiento de imágenes son un conjunto de tareas dentro de la rama de aprendizaje supervisado de los problemas de ML, cuyo objetivo es clasificar correctamente una serie de imágenes en un conjunto predefinido de posibles grupos o clases.
Renovamos el sello “Pyme Innovadora” que el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, a través de su Dirección General de Investigación, Desarrollo e Innovación, concede a las empresas españolas que cuentan con una acreditada experiencia en innovación e investigación.
Predicción de Indicadores Clínicos con Enara MLP: Experiencia real de validación de resultados en el Hospital Universitario Infanta Cristina de Madrid.
El Ministerio de Sanidad ha publicado detalles de la cuarta versión de la CIE-10, que entra en vigor en España el 1 de Enero 2022. A continuación, repasamos algunos de los cambios más destacados.
El programa COVID-X busca acelerar el lanzamiento al mercado de soluciones basadas en tecnología de datos europeas, que tienen el potencial ayudar a superar muchos de los desafíos que ha presentado la pandemia de COVID-19 al sector salud.
El Ministerio de Sanidad español impulsa y promueve la “Estrategia de Seguridad del Paciente del Sistema Nacional de Salud” y publica la “Estrategia de Seguridad del Paciente”, orientada a promover y mejorar la cultura en Seguridad del Paciente en las organizaciones sanitarias.
Resulta cada vez más indispensable que los hospitales puedan medir la calidad asistencial y la seguridad de los pacientes. ¿Están los hospitales preparados?
Los nuevos nombramientos responden a la estrategia de la compañía de potenciar el crecimiento y fortalecer el servicio al cliente.
Una de las grandes preocupaciones para los profesionales del sector sanitario a la hora de afrontar proyectos que emplean técnicas de Machine Learning es cómo se evalúan estos modelos para ser fiables y conseguir la eficacia clínica deseada.
