Título : Seek Health: sistema inteligente basado en Deep Learning para la ayuda en el diagnóstico médico |
Autor : López Martínez, Manuel |
Tutor: Peñalver Benavent, Antonio |
Editor : Universidad Miguel Hernández de Elche |
Departamento: Departamentos de la UMH::Ingeniería de Computadores |
Fecha de publicación: 2021-09-14 |
URI : http://hdl.handle.net/11000/26564 |
Resumen :
Desde que se tiene uso de razón, el ser humano ha sido consciente de estar expuesto
a innumerables enfermedades de todo tipo: infecciosas, crónicas, degenerativas,
genéticas, etc. A medida que se ha ido evolucionando y adquiriendo el conocimiento
necesario, se ha hecho hincapié en desarrollar medicaciones y/o tratamientos que
ayuden a eliminar o reducir los trastornos que estas enfermedades provocan en el
organismo.
Este trabajo de fin de grado, haciendo uso de la inteligencia artificial, pretende dar una
visión preventiva al personal sanitario de centros médicos, sobre la tendencia de los
pacientes a la hora de desarrollar determinadas enfermedades. Proporcionando de esta
forma, una ayuda para el diagnóstico, pues la verdadera eficacia de un tratamiento
reside en la pronta diagnosticación.
El desarrollo de este trabajo incluye: la elaboración de un modelo de red neuronal,
basado en Deep Learning, para la predicción de infartos cerebrovasculares; el diseño y
desarrollo de una aplicación multiplataforma para la visualización de los resultados y el
diseño y desarrollo de una API Rest, proporcionando esos resultados a la aplicación,
haciendo de intermediaria entre el modelo y la misma.
Para el entrenamiento de la red neuronal, se han realizado varios experimentos con
diferentes arquitecturas y configuración de parámetros, con el fin de evaluar el
desempeño del modelo.
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Palabras clave/Materias: SEEK health redes neuronales inteligencia artificial diagnóstico médico |
Área de conocimiento : CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología |
Tipo de documento : info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
Aparece en las colecciones: TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información (ELCHE)
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