Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas

Autores
Sattolo, Iris; Ierache, Jorge Salvador; Capello, Blas
Año de publicación
2012
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este artículo se describe el trabajo de investigación que en la actualidad se está desarrollando dentro del área de inteligencia artificial aplicada a un dominio específico, la ciencia médica. Las enfermedades cardiovasculares constituyen un serio problema epidemiológico en el mundo, modificar esa tendencia es el objetivo de la prevención. Por tal motivo identificar los factores de riesgo sobre los cuales conviene enfocar la atención es la clave para poder intervenir en la manifestación de los eventos. Nuestro trabajo pretende contribui con la estratificación de pacientes en un determinado riesgo, ofreciendo una herramient que aplica la estructura del teorema de Bayes en una red causal, combinándola con la experiencia del experto.
Eje: Workshop Innovación en sistemas de software (WISS)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Conocimiento
Biomedicina
Software
Learning
Factores de Riesgo Cardiovascular
Redes Bayesianas
Aprendizaje Automático
Sistemas Basados en Conocimiento
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23791
Acceder
id SEDICI_928e35878f29810076fd6dca330bb126
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23791
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianasSattolo, IrisIerache, Jorge SalvadorCapello, BlasCiencias InformáticasConocimientoBiomedicinaSoftwareLearningFactores de Riesgo CardiovascularRedes BayesianasAprendizaje AutomáticoSistemas Basados en ConocimientoEn este artículo se describe el trabajo de investigación que en la actualidad se está desarrollando dentro del área de inteligencia artificial aplicada a un dominio específico, la ciencia médica. Las enfermedades cardiovasculares constituyen un serio problema epidemiológico en el mundo, modificar esa tendencia es el objetivo de la prevención. Por tal motivo identificar los factores de riesgo sobre los cuales conviene enfocar la atención es la clave para poder intervenir en la manifestación de los eventos. Nuestro trabajo pretende contribui con la estratificación de pacientes en un determinado riesgo, ofreciendo una herramient que aplica la estructura del teorema de Bayes en una red causal, combinándola con la experiencia del experto.Eje: Workshop Innovación en sistemas de software (WISS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2012-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23791spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:55:36Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23791Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:36.499SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
title Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
spellingShingle Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
Sattolo, Iris
Ciencias Informáticas
Conocimiento
Biomedicina
Software
Learning
Factores de Riesgo Cardiovascular
Redes Bayesianas
Aprendizaje Automático
Sistemas Basados en Conocimiento
title_short Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
title_full Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
title_fullStr Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
title_full_unstemmed Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
title_sort Actualización del asistente de evaluación clínica para la estratificación de riesgo inferido cardiovascular basado en redes bayesianas
dc.creator.none.fl_str_mv Sattolo, Iris
Ierache, Jorge Salvador
Capello, Blas
author Sattolo, Iris
author_facet Sattolo, Iris
Ierache, Jorge Salvador
Capello, Blas
author_role author
author2 Ierache, Jorge Salvador
Capello, Blas
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Conocimiento
Biomedicina
Software
Learning
Factores de Riesgo Cardiovascular
Redes Bayesianas
Aprendizaje Automático
Sistemas Basados en Conocimiento
topic Ciencias Informáticas
Conocimiento
Biomedicina
Software
Learning
Factores de Riesgo Cardiovascular
Redes Bayesianas
Aprendizaje Automático
Sistemas Basados en Conocimiento
dc.description.none.fl_txt_mv En este artículo se describe el trabajo de investigación que en la actualidad se está desarrollando dentro del área de inteligencia artificial aplicada a un dominio específico, la ciencia médica. Las enfermedades cardiovasculares constituyen un serio problema epidemiológico en el mundo, modificar esa tendencia es el objetivo de la prevención. Por tal motivo identificar los factores de riesgo sobre los cuales conviene enfocar la atención es la clave para poder intervenir en la manifestación de los eventos. Nuestro trabajo pretende contribui con la estratificación de pacientes en un determinado riesgo, ofreciendo una herramient que aplica la estructura del teorema de Bayes en una red causal, combinándola con la experiencia del experto.
Eje: Workshop Innovación en sistemas de software (WISS)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description En este artículo se describe el trabajo de investigación que en la actualidad se está desarrollando dentro del área de inteligencia artificial aplicada a un dominio específico, la ciencia médica. Las enfermedades cardiovasculares constituyen un serio problema epidemiológico en el mundo, modificar esa tendencia es el objetivo de la prevención. Por tal motivo identificar los factores de riesgo sobre los cuales conviene enfocar la atención es la clave para poder intervenir en la manifestación de los eventos. Nuestro trabajo pretende contribui con la estratificación de pacientes en un determinado riesgo, ofreciendo una herramient que aplica la estructura del teorema de Bayes en una red causal, combinándola con la experiencia del experto.
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23791
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23791
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615815337345024
score 13.069144

Publicaciones similares