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...

Full description

Autores:
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/
id UNIANDES2_dc149e28e8c1b6ba40da6b0bc200f9c9
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61119
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Villamil Giraldo, María Del Pilarvirtual::15786-1Salcedo Bernal, Alejandro1070f8e9-72ff-4036-94c7-e462a3ac907a500Jiménez Guarín, Claudia LucíaValderrama Manrique, Mario Andrés2022-09-26T22:09:35Z2022-09-26T22:09:35Z2016http://hdl.handle.net/1992/61119instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/754469-1001"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.Magíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónMaestría45 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónAnálisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretosTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMInformática médicaMortalidadPredicciones200813370Publication904ec569-8ee0-47e9-82aa-47f73edeb962virtual::15786-1904ec569-8ee0-47e9-82aa-47f73edeb962virtual::15786-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000228079virtual::15786-1THUMBNAIL11615.pdf.jpg11615.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9083https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/21a05f42-43de-4381-8b10-0e6537c2be03/download23c87f6576721c938825d146d2a22b3dMD53TEXT11615.pdf.txt11615.pdf.txtExtracted texttext/plain105835https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1b46aedb-6271-4dd7-bc71-82c73c884ba6/downloadeb2864d23d0efde6d5ec0ba6131a2ac9MD52ORIGINAL11615.pdfapplication/pdf2003935https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/9cd97928-d976-4314-bd64-4fbc2dcad812/downloadc145ba48ad154912d79c40239ad6b8ebMD511992/61119oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/611192024-03-13 15:33:09.312http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
title Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
spellingShingle Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
Informática médica
Mortalidad
Predicciones
title_short Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
title_full Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
title_fullStr Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
title_full_unstemmed Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
title_sort Análisis de datos clínicos : metodología para predicciones sobre datos continuos y discretos
dc.creator.fl_str_mv Salcedo Bernal, Alejandro
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Villamil Giraldo, María Del Pilar
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Salcedo Bernal, Alejandro
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv Jiménez Guarín, Claudia Lucía
Valderrama Manrique, Mario Andrés
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Informática médica
Mortalidad
Predicciones
topic Informática médica
Mortalidad
Predicciones
description "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.
publishDate 2016
dc.date.issued.spa.fl_str_mv 2016
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-09-26T22:09:35Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-09-26T22:09:35Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Maestría
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TM
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/61119
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.identifier.local.spa.fl_str_mv 754469-1001
url http://hdl.handle.net/1992/61119
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
754469-1001
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 45 hojas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/21a05f42-43de-4381-8b10-0e6537c2be03/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1b46aedb-6271-4dd7-bc71-82c73c884ba6/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/9cd97928-d976-4314-bd64-4fbc2dcad812/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 23c87f6576721c938825d146d2a22b3d
eb2864d23d0efde6d5ec0ba6131a2ac9
c145ba48ad154912d79c40239ad6b8eb
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812134050719072256