Clasificación automática de evoluciones médicas multiclases en español

Autores
Riccillo, Marcela L.; Pérez, David; Luna, Daniel; Campos, Fernando; Otero, Carlos; Gambarte, María Laura; Benítez, Sonia
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo presentamos una comparación de metodologías de clasificación para texto libre de narrativas médicas, en este caso evoluciones médicas multiclase. Comparamos el rendimiento de redes neuronales y máquinas de soporte vectorial con preprocesamientos para clasificar evoluciones de Diabetes, en Tipo 1, Tipo 2 y Otros (otro tipo de afección). Se compararon accuracy, sensitivity y specificity, mostrando beneficios en costos de entrenamiento y resultados de exactitud. Encontramos porcentajes mayores con redes neuronales sin preprocesamiento PCA y en el caso de SVM con dicho preprocesamiento (con menor costo de entrenamiento).
XVI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Redes Neurales (Computación)
Self-modifying machines (e.g., neural networks)
Natural Language Processing
Array and vector processors
Algorithms
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
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