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 visualización 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 observación de todos su pacientes y enfocándose en aquellos con mayor riesgo

• Autores: Ortiz Neira Karina Alejandra
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
• Repositorio: Repositorio Institucional ECI
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/1159
• Acceso en línea: https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22351; https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1159
• Palabra clave: Inteligencia artificial - Salud; Algoritmos - Redes neurales; Tuberculosis - enfermedad; Artificial intelligence - Health; Algorithms - Neural Networks; Tuberculosis - disease
• Rights: openAccess
• License: Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito