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Título : El Deep Learning : perspectiva general y su aplicación en el campo del Healthcare
Autor : Martínez de Ibarreta Zorita, Carlos
García Tudela, Laura
Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Palabras clave : 12 Matemáticas;1207 Investigación operativa;120710 Redes de flujo
Fecha de publicación : 2022
Resumen : Este trabajo de fin de grado realiza una revisión de las distintas aplicaciones del Deep Learning -más concretamente de las Redes Neuronales- en el sector sanitario. Para ello, en primer lugar, se ofrece una visión general del funcionamiento de las redes neuronales, así como de los tipos que actualmente encabezan el estado del arte: las Redes Neuronales Convolucionales y las Recurrentes. Respecto de los usos concretos que se están dando actualmente, se exponen aquí algunos modelos que por diversos motivos destacan sobre el resto. Los modelos expuestos buscan tanto mejorar la predicción de enfermedades como para procurar una mejora asistencial del paciente. El proyecto concluye con una reflexión acerca de la necesaria vertiente ética de los usos de la Inteligencia Artificial en un sector que usa información tan sensible como lo son los datos clínicos.
This article analyzes how Deep Learning models, specially Neural Networks, may be applied in the Healthcare Sector. To this aim, firstly a theoretical overview of the functioning of these models is given, as well as the types that are currently leading the state of the art: Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks. Moreover, with respect to the specific applications, an explanation of models created with sanitary purposes is presented by explaining some models that for various reasons stand out from the rest. Some of them are predictive models designed for diseases diagnosis. Others aim to ameliorate sanitary assistance as a whole. This paper concludes with a brief reflection on the necessary ethical aspect of AI.
Descripción : Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics y Grado en Derecho
URI : http://hdl.handle.net/11531/57044
Aparece en las colecciones: KBA-Trabajos Fin de Grado

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