Desarrollo de un sistema para desambiguar conceptos biomédicos usando embeddings por medio de vectores de definición a partir de sinónimos mediante concatenación, promedio o producto, y aplicando buenas prácticas de ingeniería de software para garantizar su eficacia.

En el campo de la biomedicina, la incertidumbre en los términos puede provocar dificultades en la interpretación y evaluación de datos científicos y clínicos. Para enfrentar este reto, este proyecto sugiere la creación y puesta en marcha de un sistema de desambiguación de conceptos biomédicos a través de embeddings de palabras, empleando vectores de definición generados a partir de sinónimos. Se utilizan tres procedimientos de mezcla: concatenación, media y multiplicación. Se desarrolló el sistema basándose en buenas prácticas de ingeniería de software para asegurar escalabilidad, eficacia y mantenimiento. Se empleó un método experimental, recolectando información biomédica con términos inciertos y creando embeddings a través de modelos de aprendizaje profundo. Después, se utilizaron mezclas para conseguir representaciones más exactas. La estructura modular del sistema posibilitó la puesta en marcha de pruebas automáticas, gestión de versiones con Git, integración constante y mejora en la gestión de datos con bases de datos relacionales. Los hallazgos revelaron avances en la escalabilidad y disminución del tiempo de procesamiento con grandes cantidades de datos. Para concluir, el sistema consigue incrementar la exactitud en la desambiguación de términos biomédicos, logrando un desempeño equiparable a los procedimientos más sofisticados. Su aplicación eficaz y fiable lo convierte en idóneo para su empleo en contextos científicos y clínicos reales.

• Auteur principal: Pujos Calapiña, Grace Vanessa (author)
• Format: bachelorThesis
• Publié: 2025
• Sujets: DESAMBIGUACIÓN BIOMÉDICA; EMBEDDINGS; VECTORES DE DEFINICIÓN; PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN); ESCALABILIDAD
• Accès en ligne: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/43172