Mostrar el registro sencillo del ítem
Predicción de enfermedades cardiovasculares mediante algoritmos de inteligencia artificial
dc.contributor.advisor | López-Rubio, Ezequiel | |
dc.contributor.advisor | Maza Quiroga, Rosa María | |
dc.contributor.author | Juliá Martínez, Elisa | |
dc.contributor.other | Lenguajes y Ciencias de la Computación | es_ES |
dc.date.accessioned | 2020-11-24T12:43:02Z | |
dc.date.available | 2020-11-24T12:43:02Z | |
dc.date.created | 2020-06 | |
dc.date.issued | 2020-11-24 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/20458 | |
dc.description.abstract | La Inteligencia Artificial (AI) ha sido un tema muy hablado en las últimas décadas, y sus potenciales aplicaciones en la medicina han siempre sido reconocidas. Hay mucha gente trabajando para implementar la tecnología disponible en el flujo médico de manera segura, para ayudar a médicos y personal sanitario a tomar decisiones más informadas. Este proyecto se centra en implementar 5 algoritmos distintos de clasificación, analizar cómo se ajustan a los datos disponibles y, posteriormente, crear un algoritmo genético que detecte la combinación de parámetros de cada algoritmo, con la que se obtienen mejores resultados, medidos a través de la exactitud. Los algoritmos fueron implementados con la librería sci-kit learn de Python; para el algoritmo genético no se utilizó ninguna librería adicional. Los resultados mostraron que algunos algoritmos se adaptan mejor a la evolución, es decir, la exactitud aumenta con el paso de las generaciones. Otros algoritmos mostraron una disminución de este valor, sugiriendo que se necesita estudiar para cada tipo de algoritmo el impacto de cada parámetro, además de los valores que en este proyecto se consideraron constantes: número de generaciones, número de individuos por generación, probabilidad de mutación y cruce y el tamaño del conjunto de datos y de los subconjuntos de entrenamiento, validación y pruebas. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Ingeniería biomédica | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial - Aplicaciones médicas | es_ES |
dc.subject | Algoritmos genéticos | es_ES |
dc.subject | Enfermedades cardiovasculares | es_ES |
dc.subject | Informática - Trabajos Fin de Grado | es_ES |
dc.subject | Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado | es_ES |
dc.subject.other | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject.other | Predicción de enfermedades con Machine Learning | es_ES |
dc.subject.other | Algoritmo genético | es_ES |
dc.subject.other | Clasificadores | es_ES |
dc.subject.other | Python | es_ES |
dc.subject.other | Sci-kit learn | es_ES |
dc.title | Predicción de enfermedades cardiovasculares mediante algoritmos de inteligencia artificial | es_ES |
dc.title.alternative | Cardiovascular disease prediction through artificial intelligence algorithms | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.centro | E.T.S.I. Informática | es_ES |
dc.rights.cc | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |