Definición, desarrollo e implementación de un sistema experto de decisión para entornos de modelado e-health

Autor: Viñas Martins, Fernando
Přispěvatelé: Risco Martín, José Luis, Pagán Ortiz, Josué
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: E-Prints Complutense: Archivo Institucional de la UCM
Universidad Complutense de Madrid
E-Prints Complutense. Archivo Institucional de la UCM
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Popis: Buscamos predecir crisis de migraña mediante técnicas de aprendizaje automático. Estas técnicas serán introducidas en un dispositivo electrónico que monitoriza y predice las migrañas del paciente para su uso médico. A día de hoy, han surgido diversos enfoques sobre la predicción de migrañas que han respondido al problema. Uno ha dado muy buenos resultados. Se basa en el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático construido mediante variables hemodinámicas y la intensidad del dolor sufrida por el paciente. Como criterio de decisión se empleó un módulo muy sencillo. Se trata de un umbral que detecta si hay migraña. Sin embargo, debido a los posibles errores en la señal derivados de su uso en la vida real, el umbral puede dar falsos positivos al ser superado sin haber episodios de migraña. Se hace necesaria la mejora de este criterio de decisión. El siguiente trabajo pretende abordar el desarrollo de un sistema de apoyo a decisión para mejorar la respuesta del criterio basado en umbral y sustituirlo. Plantea el desarrollo de un sistema decisor previo basado en datos biomédicos, el desarrollo de un sistema predictor de migrañas basado en datos ambientales y su integración en un sistema decisor experto mayor que incluya información acerca de los síntomas prodrómicos y de los datos de actividad para enriquecerlo. El experimento final nos ha dado como resultado que quien comanda la robustez del sistema es el sistema decisor previo basado en datos biomédicos. Por otro lado, la influencia de los datos ambientales según el enfoque utilizado es nula, la de los datos prodrómicos es muy débil y la de los datos de actividad de los pacientes es algo más relevante. Por ello, la información periférica añadida no nos sirve de mucho.
Databáze: OpenAIRE
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