Modelo Computacional para el análisis de historias clínicas de pacientes con Artritis Reumatoide aplicando bioinformática traslacional y minería de textos
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Autores
Del Risco Morales, Alexander
Director
Niño Vasquez, Luis Fernando
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2021-11-16
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Resumen
Este trabajo tiene como finalidad crear un modelo computacional que permita identificar el avance de la enfermedad de artritis reumatoide (AR) con base en el análisis de historias clínicas de pacientes diagnosticados con Artritis Reumatoide. Se plantea que mediante la minería de texto, se puede extraer la información que permita a los profesionales del área identificar datos relevantes para el proceso de diagnóstico de AR y de esta forma hacer un diagnóstico temprano de la misma, así también, se pretende aplicar el concepto de bioinformática traslacional, esto implica que la información de valor y que cumpla con los objetivos propuestos de esta investigación pueda ser transferida de forma efectiva a los pacientes que sufren esta enfermedad.
Se ha desarrollado un modelo que aplica minería de textos, recuperación de la información, lingüística computacional, aprendizaje de máquina y otras áreas del conocimiento relacionadas, que permiten transformar y tratar los datos no estructurados para poder hacer el análisis correspondiente de las historias clínicas y así descubrir conocimiento implícito inmerso en las narrativas de las historias clínicas que ayude con el propósito de tener más y mejor información asociada a la artritis reumatoide y la evolución de los pacientes. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The purpose of this work is to create a computational model that allows to identify
the progression of rheumatoid arthritis (RA) disease based on the analysis of
medical records of patients diagnosed with rheumatoid arthritis. It is proposed that
through text mining, information can be extracted which allows professionals in
the area to identify relevant data for the RA diagnosis process and thus make an
early diagnosis, therefore, it is also intended to apply the concept of translational
bioinformatics, which implies that valuable information that meets the proposed
objectives of this research can be effectively transferred to patients suffering from
this disease.
A model has been developed that applies text mining, information retrieval,
computational linguistics, machine learning and other related areas of knowledge,
which allow the transformation and processing of unstructured data in order to
carry out the corresponding analysis of medical records and thus discover implicit
knowledge immersed in the narratives of medical records that helps with the
purpose of having more and better information associated with rheumatoid
arthritis and the evolution of patients.
Descripción Física/Lógica/Digital
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