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http://hdl.handle.net/10609/150965
Título : | MACHINE LEARNING UNA SOLUCIÓN PARA MEJORAR LA PERCEPCIÓN DEL DOLOR EN PACIENTES DE DOLOR ONCOLÓGICO AL PREDECIR Y MEJORAR LA GESTIÓN DE ESTE SÍNTOMA EN LA PRÁCTICA MÉDICA ACTUAL |
Autoría: | Rueda Aldana, Laura Sofia |
Tutor: | Chacón Vargas, Karla Azucena |
Resumen : | Con la creciente prevalencia del cáncer a nivel mundial, se ha incrementado el interés del control de las complicaciones y síntomas derivados de esta patología, en especial del dolor oncológico, el cual es el síntoma más común experimentado por estos pacientes y, teniendo en cuenta que el dolor oncológico es una condición crónica, de características mixtas y multifactorial, lo que hace que este síntoma sea muy complejo de manejar, ya que requiere para su tratamiento un abordaje multidisciplinario, así como el uso de analgesia que va más allá de las estrategias analgésicas estandarizadas, lo cual es costoso para los sistemas de salud a nivel mundial, surge la necesidad de encontrar herramientas innovadoras y costo efectivas que puedan ayudar a mejorar el abordaje de este síntoma de manera eficaz. Por lo anterior, se considera la respuesta a esta problemática pudiera estar en el uso y desarrollo de herramientas de machine learning. |
Palabras clave : | aprendizaje automático, dolor oncológico. Oncological pain, Machine Learning, deep learning |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 17-jun-2024 |
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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