Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
"El presente trabajo aborda el problema realizar análisis predictivo sobre datos clínicos y propone dos metodologías para este fin. La primera está diseñada para datos discretos e incluye las transformaciones y ajustes necesarios para crear modelos de predicción con buen desempeño. La segunda e...
- Autores:
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Salcedo Bernal, Alejandro
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61119
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/61119
- Palabra clave:
- Informática médica
Mortalidad
Predicciones
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
| Summary: | "El presente trabajo aborda el problema realizar análisis predictivo sobre datos clínicos y propone dos metodologías para este fin. La primera está diseñada para datos discretos e incluye las transformaciones y ajustes necesarios para crear modelos de predicción con buen desempeño. La segunda está orientada al análisis de flujos de datos continuos y da las bases para procesar este tipo de datos y seleccionar las características importantes para realizar un análisis. En ambos casos se desarrolla un caso de estudio sobre predicción de mortalidad usando la base de datos MIM ICII, en el caso de los datos discretos se realiza análisis predictivos a partir de ritmo cardiaco, ritmo respiratorio y concentración de oxígeno, para los flujos de datos se considera la información contenida en el electrocardiograma (ECG)". -- Tomado del resumen. |
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