2026-05-28T15:52:42Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/request

oai:riuma.uma.es:10630/310862026-02-03T12:43:10Zcom_10630_2254col_10630_37957

00925njm 22002777a 4500 dc Díaz-del-Pino, Sergio author 2024 En esta tesis doctoral vamos a realizar un recorrido por los distintos pasos del flujo de trabajo de la Inteligencia Artificial aplicado a la biomedicina. Desde la recolección de datos y su etiquetado, su análisis mediante la aplicación de distintos algoritmos pertenecientes al campo del Aprendizaje Computacional, la explicabilidad de los resultados y el uso de técnicas de análisis visual para el soporte en el preprocesado y los resultados. Lo haremos en base a dos casos de uso ligados a las enfermedades genéticas: 1) la clasificación de enfermedades hematológicas a través de datos clínicos, usando un hemograma tradicional, por su naturaleza genética y por sus posibilidades de aplicación a nivel traslacional y 2) la detección de zonas de alta recombinación meiótica mediante el análisis de secuencias, por su relación directa con el desarrollo de enfermedades genéticas.Abordaremos estos problemas desde una perspectiva holística, multidisciplinar y transversal, proponiendo 1) métodos para el etiquetado de datos,2) métodos para el análisis visual de resultados y su pre/post procesamiento, 3) modelos de clasificación mediante el uso de algoritmos inteligentes y 4)protocolos de explicabilidad para los mismos https://hdl.handle.net/10630/31086 Inteligencia artificial - Aplicaciones médicas Redes neuronales (Informática) Inteligencia Artificial en biomedicina