Análisis de información médica con técnicas de inteligencia artificial
Resumen: Este trabajo tiene como objetivo analizar y explorar información médica de pacientes diabéticos, con el fin de identificar grupos de pacientes que presenten síntomas similares mediante técnicas de inteligencia artificial. En el se realizaron experimentos basados en la metodología CRISP-DM,...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Language: | spa |
| Published: |
2019
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/25558 |
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Add Tag | Summary: | Resumen: Este trabajo tiene como objetivo analizar y explorar información médica de pacientes diabéticos, con el fin de identificar grupos de pacientes que presenten síntomas similares mediante técnicas de inteligencia artificial. En el se realizaron experimentos basados en la metodología CRISP-DM, empleando técnicas de clusterización y el algoritmo DBSCAN además del método semántico análisis de la semántica latente (LSA). Una vez identificados los grupos se identificó aquellos síntomas comunes y propios de la diabetes. Se realizó un análisis con los datos obtenidos de la experimentación y para finalizar se evaluó y validó la información alcanzada con ayuda del coeficiente Silhouette y con un grupo de expertos. |
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