Aplicación de técnicas de Deep Learning en la predicción clínica y el pronóstico del ictus

La intersección entre las ciencias de la computación avanzada y la práctica asistencial hospitalaria ha consolidado un cambio de paradigma en la medicina contemporánea. La disponibilidad masiva de registros digitales estructurados abre la puerta al desarrollo de sistemas inteligentes de soporte a la decisión clínica, orientados a optimizar el triaje, diagnosticar patologías complejas y anticipar el pronóstico funcional de los pacientes. Dentro del espectro de las urgencias médicas, el accidente cerebrovascular agudo o ictus representa uno de los escenarios más críticos, donde la precisión y la rapidez del análisis predictivo determinan de forma directa la supervivencia y la calidad de vida posterior del individuo. El presente trabajo de investigación se encuadra en este dominio operativo, abordando el diseño, implementación y optimización de arquitecturas basadas en el aprendizaje profundo adaptado a datos clínicos tabulares.