RT Generic
T1 Clasificación de neoplasias mediante procesamiento de textos para el estudio de supervivencia poblacional.
T2 Classification of neoplasms using text processing for the study of population survival.
A1 Pascual-Mellado, Alejandro
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado
K1 Minería de datos
K1 Procesamiento en lenguaje natural (Informática)
AB La información clínica de los sistemas de salud en España se guarda mayormentecomo texto no estructurado en historias clínicas electrónicas. Extraer datosimportantes de estos documentos es crucial, especialmente en oncología dondeidentificar información como el TNM, los valores de los receptores hormonales,la posibilidad de una recidiva o la ubicación de las neoplasias es de carácter vital.En este estudio, desarrollaremos metodologías de procesamiento del lenguajenatural (PLN) basadas en modelos transformer para extraer esta información.Otro de los objetivos de este trabajo es comparar los resultados con los previamenteobtenidos usando técnicas de machine learning, se explicaran brevementelas técnicas en cuestión y los resultados que obtuvieron para el problema.Paralelamente, en este trabajo se expone de forma clara el proceso de desarrolloy las funcionalidades que ofrece una aplicación que se ha diseñado con objetivoaportar información estadística sobre Real World Data (RWD) en los hospitalesque se encuentren en asociación con el grupo de Inteligencia Computacional enBiomedicina (ICB) y la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM). El principalanálisis estadístico que se pretende proporcionar es el de supervivencia deKaplan-Maier, aunque se desarrollaran algunos mas generales.
YR 2024
FD 2024-06
LK https://hdl.handle.net/10630/39006
UL https://hdl.handle.net/10630/39006
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 19 ene 2026