Gestión del conocimiento médico incorporación de técnicas informáticas inteligentes en las actividades de diagnóstico y pronóstico médico

La presente tesis de maestría “GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO MÉDICO: Incorporación de técnicas informáticas inteligentes en las actividades de asistencia sanitaria” tiene como objetivo general mostrar un marco de integracic: de diferentes métodos y técnicas de Inteligencia Artificial en pro de beneficiar el proceso de toma de decisiones tanto diagnósticas, de tratamiento y pronosticas en el campo de la asistencia médica. En la primera parte de la tesis presenta un marco introductorio donde se indica la motivación, objetivos y la estructura del como esta organizada esta tesis. La segunda parte corresponde al marco conceptual de modelado ce conocimiento médico utilizado en los procesos de toma de decisiones computarizadas. Su base esta centrada en la exposición de diferentes aspectos ce la asistencia médica, los diferentes acercamientos utilizados en este campo, seguido de la presentación y análisis de diferentes modelos y técnicas aplicables a la gestión del conocimiento médico. Una tercera parte se enfocada a la presentación del modelo DTP (Diagnóstico, Tratamiento y Pronóstico) para la gestión del conocimiento en la asistencia médica, su arquitectura, método y técnicas aplicadas para alcanzar la meta del soporte a la toma de decisiones en este dominio. Esta pare se encuentra soportada por la explicación del conjunto de pruebas realizadas al modelo para demostrar su utilidad y validez.

• Autores: Bohada Jaime, John Alexander
• Fecha de publicación: 2005
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/25833
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/25833
• Palabra clave: Computer sciences; Systems engineer; Artificial intelligence; Medical prognosis; Medical assistance; Medical knowledge; Decision making; Data mining; Bayesian statistical decision theory; Ciencias computacionales; Ingeniería de sistemas; Inteligencia artificial; Toma de decisiones; Minería de datos; Teoría bayesiana de decisiones estadísticas; Pronostico médico; Asistencia médica; Conocimiento médico
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