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http://hdl.handle.net/10609/146347
Título : | Comparison of machine learning algorithms in prediction of patients' survival using a health record database |
Autoría: | Jolis Orriols, Núria |
Tutor: | Perez-Alvarez, Nuria |
Otros: | Ventura, Carles |
Resumen : | El aprendizaje automático es un área emergente que crea sistemas informáticos que, mediante el uso de algoritmos y modelos estadísticos, son capaces de aprender de los datos existentes y hacer inferencias a los nuevos datos. El desarrollo de modelos de aprendizaje automático ha sido una herramienta para trabajar con grandes bases de datos, como las historias clínicas electrónicas, para mejorar la calidad de la atención sanitaria, la eficiencia, la investigación clínica y la captura de datos de facturación. El objetivo principal de este TFM ha sido inferir sobre la predicción de la supervivencia de los pacientes utilizando una historia clínica electrónica y mediante la implementación de tres algoritmos de clasificación de aprendizaje automático. Para ello, se ha desarrollado un protocolo básico para principiantes en machine learning que consta de seis pasos (1) un análisis exploratorio de los datos con análisis estadístico univariante y bivariante, (2) limpieza y curación de los datos para poder analizarlos, (3) análisis multivariante para conocer la relación de las variables predictivas y su interacción con la variable respuesta, (4) aplicación de 3 de los modelos de clasificación de aprendizaje automático más comunes, (5) validación mediante la técnica de k-fold cross-validation, (6) finalmente una evaluación y comparación de los modelos generados mediante algunos parámetros como la precisión equilibrada y el AUC. |
Palabras clave : | aprendizaje automático insuficiencia cardíaca modelos predictivos |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | jun-2022 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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njolisFMDP0622report.pdf | Report of TFM | 1,7 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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