Razonador basado en casos para la deducción de hipótesis diagnósticas basado en la integración de recursos lingüísticos

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dc.contributor.advisorFuentes Herrera, Ivett Elena
dc.contributor.advisorGarcía Lorenzo, María Matilde
dc.contributor.authorValdés Pérez, Beatriz
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2018-01-16T17:27:36Z
dc.date.available2018-01-16T17:27:36Z
dc.date.issued2017-06-20
dc.description.abstractDebido al incremento exponencial de la información almacenada en las organizaciones, la Sociedad de la Información está siendo superada por la necesidad de nuevos métodos capaces de procesar la información y asegurar su uso productivo. Esto se hace lógicamente extensible a los centros hospitalarios, a partir del uso extendido de las Historias Clínicas en formato electrónico. Surge así, la necesidad de disponer de herramientas que permitan asegurar el uso productivo de la información almacenada y contribuyan al ejercicio de una medicina basada en la evidencia y en la práctica del método clínico tradicional. En este trabajo se implementó el sistema CDAIS que soporta un modelo para el descubrimiento de conocimiento implícito en Historias Clínicas Electrónicas en formato semi-estructurado, basado en la hibridación de técnicas de agrupamiento y clasificación. El modelo concebido para la deducción de posibles hipótesis diagnósticas, en esta investigación considera nuevos recursos lingüísticos para capturar la intencionalidad de los términos utilizados por los especialistas en la relatoría de las manifestaciones patológicas que refiere y presenta el paciente a su llegada, aportando a la fase de representación. El sistema propuesto que implementa el modelo permite la manipulación de Historias Clínicas a partir del estándar CDA, integrando agrupamiento y clasificación automática. Los resultados obtenidos luego de aplicar los experimentos, muestran como estos recursos lingüísticos contribuyen satisfactoriamente al comportamiento del modelo en la inferencia realizada a partir del método de solución de problemas RBC.en_US
dc.description.abstractDue to the exponential increase of the stored information in the organizations, the society of the information is been surpassed by the necessity of new methods capable to process information and assure its productive use. This can be logically extendible to hospital centers, starting from the extensive use of clinical histories in electronic format. It arises this way, the necessity of preparing tools that allow to assure the productive use of the stored information and contribute to exercise a medicine based on the evidence and the practice of the clinic-traditional method. On this project it was implemented the CDAIS system, that supports a model to the knowledge discovery implicated in electronic clinical histories on a semi-structured format, based on the hybridization of clustering and classification technics the created model for the deduction of possible diagnostic hypothesis, in the investigation considers some new linguistic resources in order to catch the intention of the used terms by the specialists in the telling of the pathological manifestations, that sais and presents the pacient at his arrival, lending to the representation phase. The proposed system that the model implements allows the manipulation of clinical histories, starting from the CDA standard, integrating clustering and automatic classification. The results obtained after applicating the experiments, shows how these linguistic resources, contribute satisfactorily to the model behavior in the deduction already done, starting from the problems solution method RBC.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/8424
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectHistorias Clínicas Electrónicasen_US
dc.subjectRazonador Basado en Casosen_US
dc.subjectHipótesis Diagnósticasen_US
dc.subjectIntegración de Recursos Lingüísticosen_US
dc.subjectClasificación Automáticaen_US
dc.subject.otherHistorias Clínicasen_US
dc.subject.otherMinería de Textoen_US
dc.subject.otherLingüísticaen_US
dc.subject.otherRazonamiento Basado en Casosen_US
dc.subject.otherAprendizaje Automáticoen_US
dc.subject.otherInteligencia Artificialen_US
dc.titleRazonador basado en casos para la deducción de hipótesis diagnósticas basado en la integración de recursos lingüísticosen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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