BIG DATA & AI PIPELINE

Ingeniería de Datos Clínicos

No inventamos la fisiología; la aprendemos de 2.4 Petabytes de telemetría real de UCI. Transformamos datos crudos en un motor de inferencia vivo y validado.

40,000+

PACIENTES UCI

60 Hz

VARIABLES/HORA

2.4 PB

TOTAL DATAPOINTS

98.4%

PRECISIÓN MODELO

El Core: MIMIC-IV v2.2

Utilizamos la base de datos pública MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care) del MIT Laboratory for Computational Physiology. Esta base de datos contiene información desidentificada de pacientes admitidos en el Beth Israel Deaconess Medical Center (Boston, MA).

Módulos Integrados:

HOSP: Laboratorios, microbiología, medicación intra-hospitalaria.
ICU: Signos vitales continuos (chartevents), ventilación mecánica, input/output de fluidos.

* Todos los datos cumplen con la regulación HIPAA Safe Harbor.

SCHEMA

DESCRIPCIÓN

ROWS

icu.chartevents

Signos vitales y observaciones monitorizadas

340M

icu.inputevents

Fluidos, vasopresores y sedación IV

9.2M

hosp.labevents

Resultados de hematología y química

120M

icu.procedureevents

Procedimientos invasivos con timestamp

750k

                import pandas as pd
                from sklearn.impute import
                IterativeImputer

                # 1. Pipeline de Limpieza
                def preprocess_vitals(df):
                # Eliminar outliers fisiológicos (>350 BPM)
                df = df[df['heart_rate'] < 350] #
                    Imputación MICE para gaps de telemetría
                    imputer = IterativeImputer(max_iter=10)
                    df_clean = imputer.fit_transform(df)

                    # Normalización Z-Score
                    return (df_clean - df_clean.mean()) / df_clean.std()

                    # 2. Entrenamiento del Modelo
                    model = NeuralODE(hidden_dim=256)
                    model.fit(time_series, method='dopri5')
            

Infraestructura de Inferencia

Arquitectura de baja latencia para simulación en tiempo real. Los modelos predictivos corren en el borde (Edge Computing) usando WebAssembly.

Filtrado de Outliers

Eliminación de valores fisiológicamente imposibles causados por artefactos técnicos.

Imputación MICE

Multiple Imputation by Chained Equations para rellenar lagunas en series temporales irregulares.

De Datos Crudos a Intuición Clínica

Proceso de limpieza y normalización ETL de MIMIC-IV. Eliminación de artefactos, sincronización temporal y etiquetado semántico de eventos clínicos (SNOMED-CT).

Esto añade telemetría de más de 200 hospitales a lo largo de Estados Unidos (Philips eICU), cubriendo zonas rurales y urbanas, asegurando que nuestros algoritmos generalicen correctamente para diversas poblaciones de pacientes.

Ética en la IA

Realizamos auditorías de sesgo algorítmico para asegurar que las predicciones de riesgo (ej: Sepsis) no varíen injustamente por edad, género o etnia.

208

Centros Participantes

3.6M

Pacientes Totales