Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas

En este artículo se describe el trabajo de investigación que en la actualidad se está desarrollando dentro del área de inteligencia artificial aplicada a un dominio específico, la ciencia médica. Las enfermedades cardiovasculares constituyen un serio problema epidemiológico en el mundo, modificar es...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Sattolo, Iris, Ierache, Jorge Salvador, Capello, Blas
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Ciencias Informáticas Conocimiento Biomedicina Software Learning Factores de Riesgo Cardiovascular Redes Bayesianas Aprendizaje Automático Sistemas Basados en Conocimiento
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23791
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este artículo se describe el trabajo de investigación que en la actualidad se está desarrollando dentro del área de inteligencia artificial aplicada a un dominio específico, la ciencia médica. Las enfermedades cardiovasculares constituyen un serio problema epidemiológico en el mundo, modificar esa tendencia es el objetivo de la prevención. Por tal motivo identificar los factores de riesgo sobre los cuales conviene enfocar la atención es la clave para poder intervenir en la manifestación de los eventos. Nuestro trabajo pretende contribui con la estratificación de pacientes en un determinado riesgo, ofreciendo una herramient que aplica la estructura del teorema de Bayes en una red causal, combinándola con la experiencia del experto.
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