Examinando por Autor "Bonet Cruz, Isis"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural para extraer y anotar información relacionada con la sepsis
    (Universidad EIA, 2021) Orrego Martínez, Emmanuel; Camacho Cogollo, Javier Enrique; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: La sepsis presenta una de las mayores tasas de mortalidad mundial en los hospitales. Su diagnóstico puede ser considerablemente difícil a causa de su amplio cuadro de síntomas y múltiples causas. En el presente trabajo se ahonda en la evaluación y revisión de los datos de manera estadística y visual. Se proponen diferentes métodos de normalización de datos, limpieza de los mismos y análisis, así como herramientas visuales que permiten realizar un análisis profundo de los mismos. En este primer acercamiento del trabajo se llegará a conclusiones que permitirán avanzar hacia el siguiente paso de implementar un modelo en un entorno controlado. El éxito del análisis en parte dependerá de la calidad de los datos suministrados por los expertos y de la capacidad de limpieza y normalización de los mismos. Se le aplicarán diferentes técnicas de extracción de información y se analizara cuales datos son más relevantes para dar los siguientes pasos hacia el diagnostico de sepsis. Adicionalmente se cuenta con una sección de resultados en los cuales se presenta minuciosamente lo que se ha realizado hasta el momento respecto al análisis te texto estructurado y no estructurado, las técnicas usadas para extracción limpieza y análisis Finalmente se dejará para próximos estudios la implementación de un modelo de inteligencia artificial que apoye el diagnóstico de la sepsis el cual será alimentado con los datos recolectados en este trabajo.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo predictivo para el pronóstico temprano de gravedad en pacientes con neumonía de una unidad de cuidados intensivos
    (Universidad EIA, 2021) Barrera Sanchez, Jeisson Harvey; Camacho Cogollo, Javier Enrique; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: La neumonía ataca directamente al sistema respiratorio, por lo que en algunos casos se hace necesario conectar al paciente a un ventilador o ingresarlo a una unidad de cuidados intensivos (UCI), en ese punto la salud del paciente es inestable por lo que es de vital importancia mantenerlo en revisión constante. Mediante este proyecto se pretende desarrollar un modelo que permita el pronóstico temprano de gravedad de los pacientes con neumonía en UCI, evitando el retraso en el tratamiento, falta de cuidados o errores clínicos. El trabajo se realizó utilizando la base de datos MIMIC-III, que tiene información clínica de pacientes reales en cuidados intensivos. En un análisis descriptivo de los datos se encontró que el 14.23% de la muestra tiende a obtener el peor desenlace, que es la muerte. El modelo propuesto fue LightGBM con un 96% de accuracy y su recall para la clase objetivo del 100%, teniendo una ventana de las últimas 24 horas para recolectar datos y 12 horas descartadas antes de la predicción.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Procesamiento y análisis de imágenes diagnósticas usando inteligencia artificial para la estimación de parámetros de entrada de un simulador virtual de pulmón
    (Universidad EIA, 2023) Bedoya Torres, Santiago; Sánchez Ocampo, María Manuela; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: En la actualidad, incluso con los avances en la medicina que se han dado a lo largo de la historia, el pulmón es un órgano que no se ha podido estudiar en profundidad, puesto que esta es una labor complicada. El pulmón posee propiedades que dificultan su observación directa, como la presión negativa de su interior, que causa que el órgano colapse al abrir la caja toráxica. Así, surge la necesidad de crear herramientas no invasivas para el estudio de la mecánica respiratoria, tales como imágenes de rayos X y la tomografía computarizada que permiten obtener información útil del cuerpo a analizar. En este trabajo se pretende identificar características fisiológicas del pulmón, y también su forma a través del procesamiento de imágenes diagnósticas no invasivas utilizando inteligencia artificial, con el propósito de aportar a los estudios del órgano, y facilitar diagnósticos médicos arrojando resultados certeros. Se diseñará e implementará un modelo para poder obtener características de imágenes tridimensionales (3D) que permitan personalizar una simulación en 3D del pulmón. Este trabajo se va a incorporar en el simulador AVILUNG creado por María Manuela Sánchez Ocampo en 2019, para lograr personalizar el simulador a las características particulares de cada paciente.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Prototipo de chatbot orientado a la gestión de citas para el entendendimiento de datos brindados por un usuario
    (Universidad EIA, 2022) Londoño Pacheco, Carolina Maria; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: Hoy en día todos debemos interactuar con diferentes chatbots que nos prestan un servicio, sea la consulta de información, la asignación de una cita, respuestas de preguntas recurrentes, entre otras. Sin embargo, muchos de estos programas mantienen las mismas dificultades desde hace ya varios años, además de que en Colombia estos no suelen ser muy completos, debido a esto se realizará un prototipo de chatbot enfocado en la asignación de citas que brinde una mejora al entendimiento del lenguaje humano. Con el fin de lograr esto, se iniciará por una investigación con respecto a los programas que existen actualmente en el mercado, además de una encuesta a diferentes personas sobre su interacción con chatbots. Según la información se hará el correcto análisis, comparación y finalmente diseño y documentación de los requisitos necesarios del proyecto. De la misma manera, se definirá el lenguaje más efectivo para la creación del algoritmo junto con un framework que permita generar una interfaz web básica para interactuar con el bot. Una vez se hayan completado todos estos procesos, se validará el funcionamiento del prototipo y se expondrá a diferentes usuarios para observar su comportamiento. Con todo esto lo que se busca es presentar un prototipo de chatbot que utiliza inteligencia artificial para el entendimiento del lenguaje humano por medio de las intenciones que pueden ser detectadas en el mensaje.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Software para reconocimiento automático de acordes en canciones
    (Universidad EIA, 2022) Pérez Horta, Nicolás; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: En este trabajose plantea un modelo de Machine Learning para extraer informaciónmusicológica contenidaen los acordes de obrasmusicalesprocesadas. Posteriormente, se realiza la clasificación de esta información en 25 clases: 12 acordes mayores, 12 acordes menores y acorde no presente. El modelo propuesto está compuesto por capas de procesamiento Dense y Dropout, lo cual facilita una mayor velocidad de procesamiento.Para evaluar el desempeño del modelo, se utiliza como indicador la precisión, la cual es función de los valores positivos verdaderos y falsos positivos. Se usa como metodología de evaluaciónla validación cruzada de k-iteraciones.Los resultados obtenidos en esta evaluación muestran una precisión del 90.36% con un margen de error del 3.255%.Estos resultados se consideran aceptables dentro de la tarea de reconocimiento de acordes mayores –menores (MinMaj), teniendo en cuenta su velocidad de procesamiento y su ventana de tiempo a evaluarconstante.Además de esto, se implementa una aplicación web con nombre de Korder, que permite a sus usuarios clasificar diferentes canciones en formato mp3,obtener la información de sus acordes, y guardarla en la base dedatos creada para contar con una referencia futura sobre la información procesada y encontrada.