Modelo predictivo para determinar el desenlace terapéutico del paciente con leishmaniasis a partir de imágenes de lesiones

El aprendizaje automático ha aportado avances al campo de la medicina, sin embargo, en muchos casos es difícil implementar esta tecnología debido a la baja cantidad de datos que pueden estar disponibles en los estudios médicos en relación con el número de características que se planean analizar. Este estudio exploro ocho modelos de aprendizaje automático para predecir el desenlace terapéutico de los pacientes con leishmaniasis cutánea a partir de las imágenes de las lesiones. Este nuevo enfoque permitirá proponer nuevos mecanismos en el manejo de esta enfermedad a partir de una herramienta para predecir el desenlace terapéutico en tiempo real, además de efectuar recomendaciones en el tratamiento de los pacientes. Finalmente, la contribución de este proyecto servirá de base para las futuras investigaciones que el Centro Internacional de Entrenamiento e Investigaciones Médicas pueda llevar a cabo para encontrar un tratamiento eficaz contra la leishmaniasis.

• Autores: Segura Dorado, Jhon Alexander
• Tipo de recurso: Masters Thesis
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana Cali
• Repositorio: Vitela
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2081
• Acceso en línea: https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2081
• Palabra clave: Aprendizaje de máquina; Selección de Características; Leishmaniasis; Predicción; Tamaño de lesiones; Desenlace terapéutico
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/