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http://hdl.handle.net/11531/96830
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Jiménez Arocha, Andrés | es-ES |
dc.contributor.author | Aldayturriaga Acha, Iñigo | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-12-27T16:33:00Z | - |
dc.date.available | 2024-12-27T16:33:00Z | - |
dc.date.issued | 2025 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/96830 | - |
dc.description | Máster Universitario en Big Data | es_ES |
dc.description.abstract | Inteligencia Artificial y tecnologías de visión computarizada para optimizar el proceso de reembolsos médicos de Mapfre. La solución está diseñada para extraer y procesar información clave de facturas e informes médicos, utilizando reconocimiento óptico de caracteres (OCR) avanzado y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar datos relevantes. Posteriormente, emplea algoritmos de búsqueda de similitud en una base de datos PostgreSQL para validar la especialidad médica garantizando así la precisión y eficiencia en la gestión de las reclamaciones de los asegurados. | es-ES |
dc.description.abstract | Artificial Intelligence and computer vision technologies to optimize Mapfre's medical reimbursement process. The solution is designed to extract and process key information from medical bills and reports, using advanced optical character recognition (OCR) and natural language processing (NLP) to identify relevant data. It then employs similarity search algorithms in a PostgreSQL database to validate the medical specialty, ensuring accuracy and efficiency in the management of policyholder claims. Translated with DeepL.com (free version) | 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.other | H0Z | es_ES |
dc.title | Diseño e implementación de una herramienta de automatización para la captura de reembolsos médicos mediante Inteligencia Artificial Generativa. | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_ES |
dc.keywords | Cloud Engineering, Prompt Engineering E IA Gen | es-ES |
dc.keywords | Cloud Engineering, Prompt Engineering E IA Gen | en-GB |
Aparece en las colecciones: | TFG, TFM (temporales) |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFM-AldayturriagaAchaInigo.pdf | Trabajo Fin de Máster | 2,98 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
AnexoI_AldayturriagaInigo.pdf | Autorización | 39,89 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
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