Redes neuronales y máquinas de vectores soporte para la predicción y modelización de la concentración valle de ciclosporina a cya) en pacientes con trasplante renal
- Autores: Gustavo Camps Valls
- Directores de la Tesis: Emilio Soria Olivas (dir. tes.), Juan José Pérez Ruixo (codir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2002
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Espí López (presid.), Juan Francisco Guerrero Martínez (secret.), Antonio Artés Rodríguez (voc.), Luis M. Pallardó Mateu (voc.), N. Víctor Jiménez Torres (voc.)
- Materias:
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- Resumen
La ciclosporina A (CyA) es un fármaco immunosupresor ampliamente utilizado en pacientes con trasplante renal. Sin embargo, todavía es considerado un fármaco con posología crítica. Debido a su estrecho ámbito terapéutico y la alta variabilidad inter e intraindividual de la concentración sanguínea lo que acentúa los problemas de individualización posológica y monitorización.
Por desgracia, la práctica intensiva de monitorización de la concentración sanguínea de Cya influye en la calidad de vida del paciente y en el gasto sanitario asociado.
La presente tesis doctoral propone el uso de redes neuronales artificales y máquinas de vectores soporte para la predicción, modelización y detección de niveles críticos de la concentración plasmática de CyA en pacientes con trasplante renal.
Estos modelos muestran mayor robustez que las técnicas clásicas ante problemas de muestreo no uniforme, alta variabilidad o procesos no estacionarios.
Además no precisan un conocimiento a priori del problema ni suponer una distribución de los datos.
En ese sentido, la ausencia de trabajos exhaustivos para la predicción, modelización y detección de niveles críticos mediante técnicas modernas, la necesidad de herramientas de ayuda a la decisión médica y la monitorización farmacocerapéutica, el posible ahorro económico y la mejora de la calidad de vida de los pacientes justifican el presente trabajo y los objetivos del mismo.
