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 conc...
- 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
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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 |
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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 riesgoUsing the databases that contain information from patients diagnosed with pulmonary tuberculosis, from the Santa Clara hospital, a comparison was made of 3 clustering algorithms based on neural networks such as: self-organized maps, ART networks and Fuzzy Art networks, to conclude Which of these presents the best grouping index, supporting the diagnosis of the disease. After this, the visualization of the behavior of the neurons that are activated with respect to the condition of discharge from the hospital is carried out, allowing the health professional to reduce the observation time of all his patients and focusing on those at higher riskPregradoIngeniero(a) Biomédico(a)application/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoIngeniería BiomédicaDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Inteligencia artificial - SaludAlgoritmos - Redes neuralesTuberculosis - enfermedadArtificial intelligence - HealthAlgorithms - Neural NetworksTuberculosis - diseaseAnálisis de agrupamiento de datos para el apoyo al diagnóstico de Tuberculosis PulmonarTrabajo de grado - 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