Publication: Reconocimiento automatizado de patrones como herramienta diagnostica en el Lupus Eritematoso Sistemico (LES)
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2022-05-13
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La inteligencia artificial (IA) es útil para el aprendizaje automático en contextos clínicos con grandes cantidades de datos. Se emplean técnicas de clasificación supervisada y no supervisada en el estudio de la expresión/transcripción génica en la enfermedad y de respuesta terapéutica. Sin embargo, la cantidad de datos disponibles en muchas situaciones médicas es escasa, por lo que es preciso calibrar muy bien la técnica de análisis a emplear para que el rendimiento sea adecuado. Dada la complejidad, el polimorfismo clínico del LES y sus diversas complicaciones, el reconocimiento automatizado de patrones evolutivos de variables puede ser de ayuda en la clínica.
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Citation
[1} A. Carpio, A. Simón, A. Torres, L.F. Villa, Pattern recognition in data as a diagnosis tool, Journal of Mathematics in Industry 12, 3, 2022
[2] A. Simón, Métodos Bayesianos para comparar el funcionamiento de algoritmos sobre un conjunto de datos biomédicos, Trabajo de fin de Doble Grado de Informática y Matemáticas, UCM-UGR 2020
[3] A. Torres, Técnicas matemáticas para datos médicos: desórdenes autoimmunes, Trabajo de fin de Master de Ingeniería Matemática, UCM 2021
[4] A. Carpio, A. Simón, L.F. Villa, Clustering methods and Bayesian inference for the analysis of the evolution of immune disorders, arXiv:2009.11531, preprint 2020