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dc.contributor.advisorPérez Ramírez, Alicia ORCIDes
dc.contributor.advisorCasillas Rubio, Arantzaes
dc.contributor.authorAmillano Solano, Estibalizes
dc.contributor.authorAguirre-García, Nerea
dc.contributor.otherE.U. INGENIERIA TECNICA INDUSTRIAL -BILBAOes
dc.contributor.otherBILBOKO INDUSTRIA INGENIARITZA TEKNIKOKO U.E.es
dc.date.accessioned2014-10-17T10:30:35Z
dc.date.available2014-10-17T10:30:35Z
dc.date.issued2014-10-17
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/13385
dc.description.abstractEl trabajo realizado en este proyecto se enmarca dentro del área de Procesamiento del Lenguaje Natural aplicado al ámbito de la medicina. Para este fin se han utilizado técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de un modelo capaz de automatizar la clasificación de textos clínicos según el estándar ICD-9- CM (codificación estándar utilizada por la red hospitalaria europea). Aunque existe una herramienta web (https://eciemaps.mspsi.es/ecieMaps/ browser/index_9_mc.html), que facilita la clasificación, este trabajo, hoy en día es realizado manualmente. Básicamente se trata de un diccionario online, de los términos del estándar. Basándonos en trabajos previos relacionados, se ha obtenido un baseline a partir del cual se ha construido el proyecto. En primer lugar, como en cualquier trabajo relacionado con los Sistemas de Apoyo a la Decisión (DSS) se ha estructurado el trabajo en dos módulos principales, el preproceso y la clasificación. En el módulo dedicado al preproceso, se tratan los datos para hacerlos comprensibles a los algoritmos de clasificación. En este primer módulo también se realiza una fase de adición de atributos que aporten información útil a la hora de la clasificación y una posterior selección de los mismos, por si alguno fuera redundante o irrelevante. En el segundo módulo dedicado a la clasificación, seleccionamos aquellos algoritmos que consideramos mejores, basándonos para ello, en otros trabajos previos que abordan un problema similar. Una vez seleccionados los algoritmos, se procede a realizar barridos de parámetros que optimicen su rendimiento. Finalmente, se ha realizado la experimentación con distintas técnicas de preprocesamiento de los datos y con los distintos algoritmos de clasificación automática. Esta última de experimentación tiene como objetivo, encontrar la combinación de métodos que optimice el rendimiento de ambos módulos, y por tanto de todo el sistema.es
dc.language.isospaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectprocesamiento lenguaje naturales
dc.subjectaprendizaje automáticoes
dc.titleSistema de ayuda al diagnóstico clínico: clasificación de diagnósticos clínicoses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.date.updated2014-06-02T13:01:09Zes
dc.language.rfc3066enes
dc.rights.holderUniversidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitateaes
dc.contributor.degreeGrado en Ingeniería Informática de Gestión y Sistemas de Informaciónes
dc.contributor.degreeKudeaketaren eta Informazio Sistemen Informatikaren Ingeniaritzako Graduaes
dc.identifier.gaurassign17754-578760es


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Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
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