Examinando por Materia "Historias clínicas"

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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.