Sistemas de ayuda a la decisión clínica en enfermedades de diagnóstico complejo
type: CreativeWork
description: El trabajo de investigación presentado en esta tesis doctoral aborda el uso de algoritmos de inteligencia artificial y su aplicación en los sistemas de ayuda para la toma de decisiones en enfermedades de diagnóstico complejo. La dificultad en la gestión clínica de dichas enfermedades requiere un trabajo en conjunto (área de salud e ingeniería informática) y un intercambio de conocimientos, experiencias e información que permita obtener mejores resultados en el proceso de atención de los enfermos. La creación de sistemas que contribuyan en la toma de decisiones tiene como propósito mejorar la calidad de los procesos médico-asistenciales en la predicción y clasificación de enfermedades buscando enriquecer el cuidado de los pacientes. Dichos sistemas de ayuda tienen tres componentes fundamentales: base de datos (información del paciente), algoritmos de inteligencia artificial y usuarios (médicos, personal asistencial, etc.). La integración de los componentes mencionados trae mejoras en la atención de los pacientes, la reducción de errores médicos, diagnósticos y protocolos clínicos más acertados, agilidad en los procesos, prevención de eventos adversos, entre otros. Dada la gran variedad de datos que se recogen en la historia clínica, extraer conocimiento de ellos es una tarea muy difícil de realizar con los métodos tradicionales. Por este motivo se han incorporado redes neuronales artificiales, redes bayesianas y árboles de decisión en el campo médico, logrando importantes contribuciones. En esta tesis doctoral estos modelos se han utilizado en la clasificación del riesgo en cirugía cardíaca y en la predicción de la mortalidad hospitalaria. Los modelos han sido evaluados teniendo en cuenta su precisión, sensibilidad, especificidad. Tales clasificadores son sensibles cuando los datos presentan un alto contenido de ruido, datos incompletos, duplicidad de las variables, texto, amplio rango de magnitudes, etc. Para solucionar estos problemas, se han utilizado herramientas…
abstract: El trabajo de investigación presentado en esta tesis doctoral aborda el uso de algoritmos de inteligencia artificial y su aplicación en los sistemas de ayuda para la toma de decisiones en enfermedades de diagnóstico complejo. La dificultad en la gestión clínica de dichas enfermedades requiere un trabajo en conjunto (área de salud e ingeniería informática) y un intercambio de conocimientos, experiencias e información que permita obtener mejores resultados en el proceso de atención de los enfermos. La creación de sistemas que contribuyan en la toma de decisiones tiene como propósito mejorar la calidad de los procesos médico-asistenciales en la predicción y clasificación de enfermedades buscando enriquecer el cuidado de los pacientes. Dichos sistemas de ayuda tienen tres componentes fundamentales: base de datos (información del paciente), algoritmos de inteligencia artificial y usuarios (médicos, personal asistencial, etc.). La integración de los componentes mencionados trae mejoras en la atención de los pacientes, la reducción de errores médicos, diagnósticos y protocolos clínicos más acertados, agilidad en los procesos, prevención de eventos adversos, entre otros. Dada la gran variedad de datos que se recogen en la historia clínica, extraer conocimiento de ellos es una tarea muy difícil de realizar con los métodos tradicionales. Por este motivo se han incorporado redes neuronales artificiales, redes bayesianas y árboles de decisión en el campo médico, logrando importantes contribuciones. En esta tesis doctoral estos modelos se han utilizado en la clasificación del riesgo en cirugía cardíaca y en la predicción de la mortalidad hospitalaria. Los modelos han sido evaluados teniendo en cuenta su precisión, sensibilidad, especificidad. Tales clasificadores son sensibles cuando los datos presentan un alto contenido de ruido, datos incompletos, duplicidad de las variables, texto, amplio rango de magnitudes, etc. Para solucionar estos problemas, se han utilizado herramientas…
author: Monsalve Torra, Ana
keywords: Diagnóstico complejo, Máquinas de aprendizaje, Algoritmos de inteligencia artificial, Análisis de información, Sistemas de ayuda a la toma de decisiones
date published: 2017
date modified: 2026-07-24T00:52:07Z
provider: University of Alicante
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: University of Alicante