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Métodos de aprendizaje automático como ayuda a la toma de decisiones médicas

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dc.contributor.advisorCarpio, Ana
dc.contributor.authorSimón Rodríguez, Alejandro
dc.date.accessioned2023-07-17T11:36:22Z
dc.date.available2023-07-17T11:36:22Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEn el campo de la medicina se deben tomar decisiones complicadas basadas en las experiencias de profesionales, pero sin ser capaces de cuantificar los factores que influyen y las distintas opciones existentes. El aprendizaje automático permite desarrollar herramientas que utilizando datos de otros pacientes ayude a la toma de decisiones y cuantifique las distintas posibilidades. En este trabajo se desarrolla una herramienta que ayuda a determinar el éxito de la indometacina como prevención de la pancreatitis, una complicación habitual tras someterse a la CPRE. Además, se demuestra la utilización de métodos bayesianos para la elección de hiperparámetros y los valores Shapley como herramienta para interpretar los modelos de predicción.
dc.description.departmentDepto. de Análisis Matemático y Matemática Aplicada
dc.description.facultyFac. de Ciencias Matemáticas
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statussubmitted
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/87249
dc.language.isospa
dc.master.titleIngeniería Matemática
dc.page.total28
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu519.8
dc.subject.cdu51:57
dc.subject.keywordAprendizaje automático
dc.subject.keywordMétodos bayesianos
dc.subject.keywordSelección de hiperparámetros
dc.subject.keywordCatboost
dc.subject.keywordValores Shapley
dc.subject.keywordPancreatitis
dc.subject.keywordRandom forest
dc.subject.keywordXGBoost
dc.subject.keywordIndometacina
dc.subject.ucmInvestigación operativa (Matemáticas)
dc.subject.ucmBiomatemáticas
dc.subject.unesco1207 Investigación Operativa
dc.subject.unesco2404 Biomatemáticas
dc.titleMétodos de aprendizaje automático como ayuda a la toma de decisiones médicas
dc.typemaster thesis
dc.type.hasVersionVoR
dspace.entity.typePublication
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