Prototipo para la diagnosis de enfermedades utilizando fuentes de Linked Open Data (LOD)
Las tecnologías Linked Open Data (LOD), también llamadas grafos de conocimiento (KG-Knowledge Graph) aplicados en un contexto específico, se encuentra con dificultades al aplicarse a proyectos de dominios específicos. Algunas de estas se deben a la alta curva de aprendizaje que deben superar los exp...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176460 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Las tecnologías Linked Open Data (LOD), también llamadas grafos de conocimiento (KG-Knowledge Graph) aplicados en un contexto específico, se encuentra con dificultades al aplicarse a proyectos de dominios específicos. Algunas de estas se deben a la alta curva de aprendizaje que deben superar los expertos del dominio respecto a las tecnologías subyacentes de LOD para poder llevar a cabo una implementación exitosa de sus proyectos. Este trabajo apunta a eliminar dicha curva de aprendizaje a través de la aplicación de técnicas de Exploración Visual (VE-Visual Exploration), generando un prototipo para el diagnóstico de enfermedades a través de su sintomatología utilizando fuentes LOD del dominio específico de la medicina, lo cual a diferencia de las tradicionales bases de datos cerradas que se pueden encontrar en múltiples productos del dominio, posee múltiples ventajas tales como la retroalimentación y actualización continua y abierta por parte de una comunidad de expertos en el dominio. |
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