Sistema de clasificación web para diagnosticar tipos de Leucemia Infantil, Goodlabs Trujillo

Abstract

La investigación tuvo por objetivo general apoyar el diagnóstico los tipos de leucemia infantil mediante el sistema de clasificación web, con la finalidad incrementar la proximidad de resultados en el diagnóstico del tipo de leucemia infantil, reducir el tiempo en el diagnóstico del tipo de leucemia infantil y aumentar la satisfacción del apoderado. Para el estudio se utilizó una muestra significativa formada por 83 pacientes que fueron atendidos y se realizaron análisis clínicos en la Clínica GoodLabs. La propuesta fue estructurada utilizando el lenguaje de programación PHP y MySQL/ MaríaDB como gestor de base de datos; además de incorporar lenguaje R para el tratamiento de data y entrenamiento; la metodología de desarrollo de software fue CRISP-DM. Tras la aplicación del diseño experimental de Pre Test y Post Test, se resolvió cada indicador mostrando resultados positivos, donde el tiempo promedio de diagnóstico del tipo leucemia infantil obtuvo una media inicial de 35.20 días y pasó a tener un promedio de 21 días, presentando una disminución del 40.31%, la proximidad de resultados del diagnóstico del tipo leucemia infantil pasó de 0.52 a 0.84, es decir incrementó un 32.00%, finalmente el nivel de satisfacción del apoderado en relación al diagnóstico obtenido en respuesta al pre test fue de 2.6 y del post test 3.94, en escala de Likert, presentando un aumento del 61.53%. Tras estos resultados, se concluye que el sistema de clasificación web ayudó significativamente a diagnosticar los tipos de leucemia infantil.