Machine learning para la extracción de información biomédica en un laboratorio clínico
Resumen
El objetivo es aplicar modelos de Machine learning para encontrar patrones e información biomédica escondida que permita mejorar la toma de decisiones y ayudar al diagnóstico clínico, desde un enfoque racionalista de la investigación. El proceso de Knwoledge Discovery in Databases (KDD) se utilizó para descubrir y extraer cocimiento, puesto que es iterativo e interactivo. Al ser un proceso iterativo en cada paso, significa que puede ser necesario volver a los pasos anteriores. Los algoritmos supervisados y no supervisados tienen la capacidad de ayudar en la toma decisiones, debido a que permite una mejor compresión de los datos y puede ayudar a descubrir nuevas interrogantes que puede llevar a otras investigaciones de vital importancia. Las reglas de asociación pueden ayudar a determinar factores que influye en la salud de los humanos y con ello se puede tomar medidas de prevención para mejorar el estado de salud.
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Citas
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Derechos de autor 2022 Ivan Mauricio Álvarez-Bonilla, Ariel José Romero-Fernández, Gustavo Eduardo Fernández-Villacrés, Luis Rafael Freire-Lescano
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