Machine Learning aplicado a la neurocirugía: análisis del estado del arte. Diseño y desarrollo de aplicación móvil basada en Machine Learning

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se enfoca en el análisis del estado del arte del Machine Learning (ML) aplicado a la neurocirugía, que es una de las partes más complejas de la medicina. Debido a la gran dificultad que existe a la hora de realizar los diagnósticos y en los tratamientos de esta área, hay una gran necesidad de herramientas tecnológicas que puedan ayudar a conseguir una mayor precisión y aumentar la eficiencia. El ML aparece como una de estas posibles soluciones demostrando tener el potencial para transformar la neurocirugía mejorando tanto el diagnóstico como los tratamientos de los pacientes, siendo capaz de predecir las posibles complicaciones que puedan aparecer en este proceso. En este TFG se busca proporcionar una visión general de los avances recientes, aplicaciones prácticas y desafíos pendientes en el uso de ML en neurocirugía mediante un estudio de la literatura que existe actualmente. Por otro lado, se pretende demostrar que es posible desarrollar una aplicación móvil que utilice modelos de ML para ayudar a tomar decisiones clínicas en pacientes con traumatismo craneoencefálico.