Sistema automatizado para pronósticos en pacientes con problemas renales

dc.contributor.advisorRodríguez Sarabia, Yanet
dc.contributor.advisorMorell Pérez, Carlos
dc.contributor.authorLeyva Cabrera, Haydee
dc.contributor.authorMartín Pérez, Maybel
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-05-03T17:47:11Z
dc.date.available2018-05-03T17:47:11Z
dc.date.issued2007-06-28
dc.description.abstractEl problema de pronosticar la esperanza de vida de un paciente en el momento de su ingreso a la sala de Nefrología es un dato de interés, tanto del personal médico como del paciente pues es un medidor de la eficacia del tratamiento que se brinda a los pacientes con insuficiencia renal. Utilizamos para este propósito como técnica de inteligencia artificial los sistemas basados en casos pues se ajusta de manera natural al procedimiento de un médico al enfrentarse a la situación de clasificar la esperanza de vida de un paciente en determinados rangos. Se estudió la posibilidad de implementar en Weka una función de distancia con pesaje de rasgos que podría elevar los resultados de dicha clasificación. Por otra parte la decisión de si un paciente es transplantable o no requiere por parte de los expertos un análisis de varios factores por lo cual se hace engorroso. Para brindarles un apoyo a la toma de decisiones implementamos un clasificador simple basado en reglas que ofrece un resultado atendiendo a las especificaciones establecidas y que además en el caso de no ser apto para transplante brinda un reporte sencillo de las causas por las que no debe ser sometido a dicho tratamiento.en_US
dc.description.abstractThe fact of predict the life expectancy of a patient when entered to the nephrology’s room is undoubtedly an interesting data for the doctors and for the patients as well, due its characteristics of bringing some measure of the efficacy of the treatment for people with Chronic Renal Failure . We used for achieve this goal as a Artificial Intelligence technique the case-based reasoning, because it fits in a natural way to the doctor's procedure to classifying life expectancy of a patient in given ranges. We studied the possibility of a further implementation in Weka of a distance function with features weighting that could improves the results of such classification. On the other hand the decision of if a patient is transplantable require for the expert’s part the analysis of several factors whereby it is made bothersome, to offer a decision makings support we implemented a simple rules based classifier that offers a result attending to the established specifications and that besides in the event of not being apt it offers a simple report of the causes for which he must not receive this treatment.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/123456789/9326
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.subjectEsperanza de Vidaen_US
dc.subjectPronósticoen_US
dc.subjectPacientes con Problemas Renalesen_US
dc.subjectRazonamiento Basado en Casosen_US
dc.subjectSistema Automatizadoen_US
dc.subjectInteligencia Artificialen_US
dc.subject.otherLongevidaden_US
dc.subject.otherPronósticoen_US
dc.subject.otherPacientesen_US
dc.subject.otherInsuficiencia Renalen_US
dc.subject.otherRazonamiento Basado en Casosen_US
dc.subject.otherSistema Automatizadoen_US
dc.subject.otherInteligencia Artificialen_US
dc.titleSistema automatizado para pronósticos en pacientes con problemas renalesen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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