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| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Reátegui Rojas Ruth María | es_ES |
| dc.contributor.author | Daza Peñaherrera, Edgar Isaías | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2020-01-15T16:25:56Z | - |
| dc.date.available | 2020-01-15T16:25:56Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | es_ES |
| dc.identifier.citation | Daza Peñaherrera, Edgar Isaías. (2019). Análisis de información médica con técnicas de inteligencia artificial. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Informática ). UTPL, Guayaquil. | es_ES |
| dc.identifier.other | 1287399 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/25558 | - |
| dc.description | Resumen: Este trabajo tiene como objetivo analizar y explorar información médica de pacientes diabéticos, con el fin de identificar grupos de pacientes que presenten síntomas similares mediante técnicas de inteligencia artificial. En el se realizaron experimentos basados en la metodología CRISP-DM, empleando técnicas de clusterización y el algoritmo DBSCAN además del método semántico análisis de la semántica latente (LSA). Una vez identificados los grupos se identificó aquellos síntomas comunes y propios de la diabetes. Se realizó un análisis con los datos obtenidos de la experimentación y para finalizar se evaluó y validó la información alcanzada con ayuda del coeficiente Silhouette y con un grupo de expertos. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.subject | Inteligencia artificial. | es_ES |
| dc.subject | Pacientes diabéticos.- | es_ES |
| dc.subject | Minería de datos. | es_ES |
| dc.subject | CRISP DM.- | es_ES |
| dc.subject | Ingeniero en informática.- | es_ES |
| dc.title | Análisis de información médica con técnicas de inteligencia artificial | es_ES |
| dc.type | bachelorThesis | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniero en Informática | |
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