Registres de salut digitals: Tractament de dades i construcció de models de predicció de malaltia
type: CreativeWork
description: Els objectius principals d'aquest TFM han consistit en conèixer els registres de salut digitals, aprendre a tractar les dades que se'n deriven i simular un estudi de predicció de risc dirigit a l'Artritis Reumatoide. Per acomplir tals fites, s'ha utilitzat una base de dades amb informació de 100.000 pacients simulats (EMRbots), la qual s'ha adaptat i reduït a 28.572 pacients, la meitat dels quals estaven diagnosticats amb Artritis Reumatoide. L'anàlisi estadístic s'ha dividit en dos parts: la primera part ha estat enfocada a la identificació de factors de risc associats amb la malaltia en qüestió, recollint que l'hipoalbuminèmia, la proteïnèmia, l'anèmia, la leucositosi, l'hiperplaquetosis, el gènere femení i una edat superior a 45 anys podrien tenir una implicació directe amb aquesta. La segona part ha consistit en utilitzar aquestes variables per entrenar i executar diferents models i algoritmes de classificació de pacients segons diagnòstic. Els models seleccionats han sigut: Regressió logística múltiple, Algoritme de Naïve Bayes, Random Forest, SVM i ANN. S'ha estimat la seva actuació a partir de diferents paràmetres, tals i com són les corbes ROC, la precisió o l'AUC. En excepció de Naïve Bayes, tota la resta de models ha presentat una bona actuació, pel que s'ha conclòs que qualsevol d'ells és vàlid per problemes de classificació de malaltia a partir de predictors numèrics i categòrics. No obstant això, cal tenir present que tot el treball ha sigut simulat i que les conclusions no són extrapolables a nivell real.
abstract: Els objectius principals d'aquest TFM han consistit en conèixer els registres de salut digitals, aprendre a tractar les dades que se'n deriven i simular un estudi de predicció de risc dirigit a l'Artritis Reumatoide. Per acomplir tals fites, s'ha utilitzat una base de dades amb informació de 100.000 pacients simulats (EMRbots), la qual s'ha adaptat i reduït a 28.572 pacients, la meitat dels quals estaven diagnosticats amb Artritis Reumatoide. L'anàlisi estadístic s'ha dividit en dos parts: la primera part ha estat enfocada a la identificació de factors de risc associats amb la malaltia en qüestió, recollint que l'hipoalbuminèmia, la proteïnèmia, l'anèmia, la leucositosi, l'hiperplaquetosis, el gènere femení i una edat superior a 45 anys podrien tenir una implicació directe amb aquesta. La segona part ha consistit en utilitzar aquestes variables per entrenar i executar diferents models i algoritmes de classificació de pacients segons diagnòstic. Els models seleccionats han sigut: Regressió logística múltiple, Algoritme de Naïve Bayes, Random Forest, SVM i ANN. S'ha estimat la seva actuació a partir de diferents paràmetres, tals i com són les corbes ROC, la precisió o l'AUC. En excepció de Naïve Bayes, tota la resta de models ha presentat una bona actuació, pel que s'ha conclòs que qualsevol d'ells és vàlid per problemes de classificació de malaltia a partir de predictors numèrics i categòrics. No obstant això, cal tenir present que tot el treball ha sigut simulat i que les conclusions no són extrapolables a nivell real.
author: Cros Roura, Sílvia
language: cat
keywords: modelos de predicción, factores de riesgo, registros de salud digitales, artritis reumatoide, ensayos clínicos, models de predicció, registres de salut digitals, factors de risc, assajos clínics, risk factors, prediction model, rheumatoid arthritis, clinical trials, health digital records
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
date published: 2021-06-28
date modified: 2026-07-27T19:07:00Z
provider: Universitat Oberta de Catalunya
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/10609/133226