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http://hdl.handle.net/10609/83772
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Achkar Tuglaman, Nesib Nicolas | - |
dc.date.accessioned | 2018-07-23T06:23:22Z | - |
dc.date.available | 2018-07-23T06:23:22Z | - |
dc.date.issued | 2018-06 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10609/83772 | - |
dc.description.abstract | El grupo de investigación del proyecto HOPE ha desarrollado un sistema recomendador de artículos médicos capaz de extraer datos estructurados de documentos de texto libre utilizando el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esta plataforma tecnológica, utiliza NLP para procesar grandes cantidades de datos no estructurados convirtiéndolos en ontologías sanitarias y permitiendo su búsqueda en los principales bases de datos clínicos. En este trabajo se presentan los resultados de la evaluación de la concordancia de las recomendaciones de articulos del sistema HOPE con las búsquedas de médicos expertos, en las bases de datos de Pubmed, Clinical Trials y MedlinePlus para prescribir recomendaciones de diagnóstico y tratamiento en patología oncológica. | es |
dc.description.abstract | The research group behind HOPE project, has developed an automatic recommender system for medical articles, capable of extracting structured data from free-text documents using natural language processing (NLP). This technological platform uses NLP to process large amounts of unstructured data to convert them into health ontologies, allowing efficient search in the main clinical databases. This paper presents the resultas of HOPE system evaluation for article recommendation on diagnosis and treatment in Oncology by searchs in Pubmed, Clinical Trials and MedlinePlus databases and the agreement with medical experts. | en |
dc.description.abstract | El grup de recerca del projecte HOPE ha desenvolupat un sistema recomendador d'articles mèdics capaç d'extreure dades estructurades de documents de text lliure utilitzant el processament del llenguatge natural (NLP). Aquesta plataforma tecnològica, utilitza NLP per processar grans quantitats de dades no estructurades convertint-los en ontologies sanitàries i permetent la seva cerca en els principals bases de dades clínics. En aquest treball es presenten els resultats de l'avaluació de la concordança de les recomanacions de articulos del sistema HOPE amb les cerques de metges experts, en les bases de dades de Pubmed, Clinical Trials i MedlinePlus per prescriure recomanacions de diagnòstic i tractament en patologia oncològica. | ca |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | spa | - |
dc.publisher | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) | - |
dc.rights | CC BY-NC-ND | - |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | - |
dc.subject | procesamiento del lenguaje natural | es |
dc.subject | natural language processing | en |
dc.subject | ontologia sanitaria | es |
dc.subject | health ontology | en |
dc.subject | processament del llenguatge natural | ca |
dc.subject | ontologia sanitària | ca |
dc.subject | project HOPE | en |
dc.subject | proyecto HOPE | es |
dc.subject | projecte HOPE | ca |
dc.subject.lcsh | Medical telematics -- TFM | en |
dc.title | Estudio y evaluación del sistema recomendador de articulos médicos, basado en la captura y síntesis de la historia clínica electrónica a través del uso de lenguaje natural y ontologías sanitarias perteneciente al proyecto HOPE | - |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | - |
dc.audience.educationlevel | Master's degrees | en |
dc.audience.educationlevel | Estudis de Màster | ca |
dc.audience.educationlevel | Estudios de Máster | es |
dc.subject.lemac | Telemedicina -- TFM | ca |
dc.subject.lcshes | Telemedicina -- TFM | es |
dc.contributor.director | Sanchez-Bocanegra, Carlos Luis | - |
dc.contributor.director | Fernandez-Luque, Luis | - |
dc.contributor.tutor | Saigí-Rubió, Francesc | - |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Aparece en las colecciones: | Treballs finals de carrera, treballs de recerca, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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lfernandezluTFM0618memoria.pdf | Memoria del TFM | 1,01 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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