Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/83772
Título : 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
Autoría: Achkar Tuglaman, Nesib Nicolas
Director: Sanchez-Bocanegra, Carlos Luis  
Fernandez-Luque, Luis  
Tutor: Saigí-Rubió, Francesc  
Resumen : 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.
Palabras clave : procesamiento del lenguaje natural
ontologia sanitaria
proyecto HOPE
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : jun-2018
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Treballs finals de carrera, treballs de recerca, etc.

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