Aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicado a modelos de clasificación y regresión

  1. PUENTES GUTIÉRREZ, JESÚS MANUEL
Dirigida por:
  1. Salvador Sánchez Alonso Director
  2. Miguel Ángel Sicilia Urbán Codirector

Universidad de defensa: Universidad de Alcalá

Fecha de defensa: 13 de diciembre de 2022

Tribunal:
  1. Juan Manuel Dodero Beardo Presidente/a
  2. Marçal Mora Cantallops Secretario
  3. Alberto Nogales Moyano Vocal
Departamento:
  1. Ciencias de la Computación

Tipo: Tesis

Teseo: 778653 DIALNET

Resumen

Las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial son herramientas basadas en el análisis de datos para poder calcular la probabilidad de que sucedan determinados hechos o resultados, o para identificar la pertenencia a un determinado grupo basándose en sus propiedades. Mediante el uso del aprendizaje supervisado, en el cual se conocen previamente los resultados, se han realizado predicciones gracias a los datos obtenidos de los departamentos de administración y de atención primaria de un hospital, aunque el uso de estas mismas herramientas se puede extrapolar a otras áreas de conocimiento. Concretamente se ha estudiado los días que permanecen ingresados los pacientes debido a la causa que originó su ingreso a nivel hospitalario, donde se innova al no tratar de forma independiente los departamentos del hospital, y también se estudia las tasas de readmisión hospitalaria producidas por los pacientes al volver a ingresar en el hospital por motivos relacionados con la admisión previa, donde se mejoran las tasas predictivas gracias al uso de las técnicas más recientes y al empleo de redes neuronales combinadas con series temporales. Gracias al presente trabajo y a las técnicas utilizadas se conoce el comportamiento actual y futuro de los casos de uso sobre salud analizados, permitiendo incluso aprender con los datos analizados para adaptarse a los nuevos datos que puedan llegar en un futuro, potenciando así su uso.