Análisis de agrupamiento de datos para el apoyo al diagnóstico de Tuberculosis Pulmonar

Mediante las bases de datos que contienen información de pacientes diagnosticados con tuberculosis pulmonar, del hospital Santa Clara, se realizó una comparación de 3 algoritmos de agrupamiento basados en redes neuronales como lo son: los mapas autoorganizados, redes ART y redes Fuzzy Art, para concluir cual de éstos presenta mejor índice de agrupamiento brindando apoyo al diagnóstico de la enfermedad. Posterior a esto, se realiza la visualizaciòn del comportamiento de las neuronas que se activan respecto a la condiciòn de egreso del hospital, permitiendole al profesional de la salud disminuir el tiempo de observaciòn de todos su pacientes y enfocandose en aquellos con mayor riesgo

• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/24369
• Acceso en línea: https://doi.org/10.48713/10336_24369; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/24369
• Palabra clave: Tecnología medica; Diagnostico de tuberculosis; Analítica de datos; Bigdata en medicina; Incidencia & prevención de la enfermedad; Medical technology; Tuberculosis diagnosis; Data analytics; Bigdata in medicine
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia