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Estudio de un Algoritmo de Agrupamiento Basado en Lógica Difusa para Analizar el Proceso de Valoración Clínica Según su Nivel de Urgencia en un Hospital de la Ciudad de Guayaquil

Abstract:

Fuzzy c-means (FCM) es un algoritmo de agrupamiento que relaciona cada elemento con los clústeres que fueron determinados en el mismo espacio n-dimensional, esto significa que un elemento puede pertenecer en más de 2 clusters. Para casos experimentales el presente trabajo pretende analizar el proceso de valoración clínica mediante los métodos de priorización, sistema de triage Manchester y escala de Glasgow aplicado en un caso de estudio utilizando el agrupamiento difuso. Para esto se simularon 30 pacientes, los cuales fueron evaluados mediante la escala de coma de Glasgow para medir el nivel de conciencia de cada uno, lo que género como resultados valores aleatorios, que serán priorizados por el método triage Manchester. Aplicando el algoritmo FCM, se seleccionaron los elementos que fueron simulados, lo que obtuvo como resultado valores de pertenencia de cada dato en cada cluster. Los resultados mostraron la dispersión de datos de la evaluación clínica de los 30 pacientes separados en 2 clusters. Con lo cual, se constató el agrupamiento difuso en pacientes que tengan u grado de pertenencia que especifica el nivel de priorización.