Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas
El sector sanitario, sin lugar a dudas es uno de los ámbitos en el que se administran grandes volúmenes de datos; principalmente en el área clínica.Esto conduce a identificar una importante necesidad de encontrar maneras deadministrar, integrar, analizar e interpretar ese gran conjunto de datos; pro...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151664 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/375/313 |
| Aporte de: |
| id |
I19-R120-10915-151664 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
I19-R120-10915-1516642023-04-18T20:04:02Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151664 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/375/313 issn:2451-7496 Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas Silva Layes, María Elizabeth Benedetto, Marcelo Gabriel Benítez Duval, Horacio Costen, Elio Darío Diez, Joaquín Aguirre, Juan José Falappa, Marcelo Alejandro Frola, Jesús Fabián 2022-10 2022 2023-04-18T16:51:06Z es Ciencias Informáticas Herramientas de Preprocesamiento Inteligencia Artificial Machine Learning Sistemas de Soporte a Decisiones Clínicas El sector sanitario, sin lugar a dudas es uno de los ámbitos en el que se administran grandes volúmenes de datos; principalmente en el área clínica.Esto conduce a identificar una importante necesidad de encontrar maneras deadministrar, integrar, analizar e interpretar ese gran conjunto de datos; procurando identificar patrones de comportamiento que sean de utilidad en latoma de decisiones médicas. El proyecto de investigación1 en el que se enmarca este artículo plantea como principal objetivo desarrollar un componente de software capaz de generar, con aprendizaje automatizado, un modelo con capacidades predictivas sobre enfermedades cardiológicas; que permita un mejor soporte a decisiones de diagnóstico clínico y un avance significativo en la medicina preventiva. Este artículo presenta una revisión exhaustiva de las herramientas de preprocesamiento de datos para analizar datos sanitarios masivos, en términos de la imputación de valores perdidos, detección de valores atípicos, reducción, escalado, transformación y partición de datos. Además, se proponen herramientas de ciencia de datos en el campo sanitario. Se ha presentado un análisis en profundidad para describir los pros y los contras de las herramientas existentes para abordar los desafíos prácticos. Los resultados obtenidos son útiles para el desarrollo de investigaciones basadas en predicción de enfermedades en el campo sanitario. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 84-101 |
| institution |
Universidad Nacional de La Plata |
| institution_str |
I-19 |
| repository_str |
R-120 |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| language |
Español |
| topic |
Ciencias Informáticas Herramientas de Preprocesamiento Inteligencia Artificial Machine Learning Sistemas de Soporte a Decisiones Clínicas |
| spellingShingle |
Ciencias Informáticas Herramientas de Preprocesamiento Inteligencia Artificial Machine Learning Sistemas de Soporte a Decisiones Clínicas Silva Layes, María Elizabeth Benedetto, Marcelo Gabriel Benítez Duval, Horacio Costen, Elio Darío Diez, Joaquín Aguirre, Juan José Falappa, Marcelo Alejandro Frola, Jesús Fabián Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas |
| topic_facet |
Ciencias Informáticas Herramientas de Preprocesamiento Inteligencia Artificial Machine Learning Sistemas de Soporte a Decisiones Clínicas |
| description |
El sector sanitario, sin lugar a dudas es uno de los ámbitos en el que se administran grandes volúmenes de datos; principalmente en el área clínica.Esto conduce a identificar una importante necesidad de encontrar maneras deadministrar, integrar, analizar e interpretar ese gran conjunto de datos; procurando identificar patrones de comportamiento que sean de utilidad en latoma de decisiones médicas. El proyecto de investigación1 en el que se enmarca este artículo plantea como principal objetivo desarrollar un componente de software capaz de generar, con aprendizaje automatizado, un modelo con capacidades predictivas sobre enfermedades cardiológicas; que permita un mejor soporte a decisiones de diagnóstico clínico y un avance significativo en la medicina preventiva. Este artículo presenta una revisión exhaustiva de las herramientas de preprocesamiento de datos para analizar datos sanitarios masivos, en términos de la imputación de valores perdidos, detección de valores atípicos, reducción, escalado, transformación y partición de datos. Además, se proponen herramientas de ciencia de datos en el campo sanitario. Se ha presentado un análisis en profundidad para describir los pros y los contras de las herramientas existentes para abordar los desafíos prácticos. Los resultados obtenidos son útiles para el desarrollo de investigaciones basadas en predicción de enfermedades en el campo sanitario. |
| format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| author |
Silva Layes, María Elizabeth Benedetto, Marcelo Gabriel Benítez Duval, Horacio Costen, Elio Darío Diez, Joaquín Aguirre, Juan José Falappa, Marcelo Alejandro Frola, Jesús Fabián |
| author_facet |
Silva Layes, María Elizabeth Benedetto, Marcelo Gabriel Benítez Duval, Horacio Costen, Elio Darío Diez, Joaquín Aguirre, Juan José Falappa, Marcelo Alejandro Frola, Jesús Fabián |
| author_sort |
Silva Layes, María Elizabeth |
| title |
Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas |
| title_short |
Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas |
| title_full |
Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas |
| title_fullStr |
Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas |
| title_full_unstemmed |
Selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del Hospital Delicia Concepción Masvernat (Concordia, provincia de Entre Ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas |
| title_sort |
selección de algoritmos de preprocesamiento de datos del hospital delicia concepción masvernat (concordia, provincia de entre ríos) que permita el desarrollo de un componente de software para predicción de enfermedades cardiológicas |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151664 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/375/313 |
| work_keys_str_mv |
AT silvalayesmariaelizabeth selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas AT benedettomarcelogabriel selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas AT benitezduvalhoracio selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas AT costeneliodario selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas AT diezjoaquin selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas AT aguirrejuanjose selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas AT falappamarceloalejandro selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas AT frolajesusfabian selecciondealgoritmosdepreprocesamientodedatosdelhospitaldeliciaconcepcionmasvernatconcordiaprovinciadeentreriosquepermitaeldesarrollodeuncomponentedesoftwareparapredicciondeenfermedadescardiologicas |
| _version_ |
1765659997947035648 |