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http://hdl.handle.net/11531/62406
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Puente Águeda, Cristina | es-ES |
dc.contributor.advisor | García, Elena | es-ES |
dc.contributor.author | Sánchez-Blanco Gómez, Juan David | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-10-07T15:13:56Z | |
dc.date.available | 2021-10-07T15:13:56Z | |
dc.date.issued | 2022 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/62406 | |
dc.description | Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics | es_ES |
dc.description.abstract | Las migrañas afectan a una gran parte de la población y afectan a la calidad de vida de todas las personas que las padecen. Nuestro estudio examina la teoría sobre el impacto de las migrañas en los pacientes y en la sociedad, y busca identificar patrones comunes a los pacientes. Analizando más de 5800 historias clínicas de pacientes a través de procesado del lenguaje natural, nuestro estudio delimita ciertos grupos de pacientes que sufren los mismos síntomas, y que son afectados por los mismos agravantes y detonantes. Para el análisis de los textos y su representación numérica se han evaluado dos técnicas que componen el estado del arte en este campo de Inteligencia Artificial: el Word2Vec y el Transformer. La clusterización de los datos se analiza en profundidad mediante técnicas de selección del número óptimo de grupos, y representaciones de de datos de alta dimensionalidad. | es-ES |
dc.description.abstract | Migraine headaches affect a large proportion of the population and affect the quality of life of all sufferers. Our study examines theory on the impact of migraines on patients and society, and seeks to identify patterns common to patients. By analysing more than 5800 patient records through natural language processing, our study delineates certain groups of patients who suffer from the same symptoms, and who are affected by the same aggravating factors and triggers. For the analysis of the texts and their numerical representation, two techniques that make up the state of the art in this field of Artificial Intelligence have been evaluated: Word2Vec and Transformer. The clustering of the data is analysed in depth by means of techniques of selection of the optimal number of groups, and representations of high dimensional data. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 33 Ciencias tecnológicas | es_ES |
dc.subject | 3314 Tecnología médica | es_ES |
dc.subject.other | KTT (GITT) | es_ES |
dc.title | Análisis de diagnósticos y tratamientos de migrañas mediante Procesamiento de Lenguaje Natural | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | Migrañas, Procesado del Lenguaje Natural, Clustering, Transformer, Word2Vec | es-ES |
dc.keywords | Migraines, Natural Language Processing, Clustering, Transformer, Word2Vec | en-GB |
Aparece en las colecciones: | KTT-Trabajos Fin de Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFG-SANCHEZBLANCO,GOMEZ,JUAN_FIRMADO.pdf | Trabajo Fin de Grado | 13,85 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Anexo_I_FIRMADO.pdf | Autorización | 59,09 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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