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. Est...

Full description

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
Rights
License
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description 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.
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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.88 p.application/pdfspaPontificia Universidad Javeriana Calihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje de máquinaSelección de CaracterísticasLeishmaniasisPredicciónTamaño de lesionesDesenlace terapéuticoModelo predictivo para determinar el desenlace terapéutico del paciente con leishmaniasis a partir de imágenes de lesioneshttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttps://purl.org/redcol/resource_type/TMFacultad de Ingeniería y Ciencias. 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