Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorTorre Díez, Isabel de la es
dc.contributor.authorGóngora Alonso, Susel 
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2017-12-13T19:43:36Z
dc.date.available2017-12-13T19:43:36Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/27616
dc.description.abstractEn la última década, la recolección y análisis de datos ha aumentado enormemente en muchos campos de la sociedad. El análisis de Big Data ha empezado a desempeñar un papel fundamental en la evolución de las prácticas y la investigación sanitaria. Ha proporcionado herramientas para acumular, administrar, analizar y asimilar grandes volúmenes de datos dispares, estructurados y no estructurados producidos por los actuales sistemas de salud. La analítica de Big Data se ha aplicado recientemente para ayudar al proceso de la entrega del cuidado y de la exploración de la enfermedad. Con una gestión adecuada, las mejoras en la calidad, cantidad, almacenamiento y análisis de datos de salud podrían conducir a mejoras considerables en muchos de los resultados sanitarios. El objetivo principal de este trabajo es mostrar los resultados de una revisión bibliográfica de las fuentes y técnicas de Big Data empleadas en la sanidad, con el fin de conocer lo que existe e identificar las técnicas más utilizadas en el campo de las enfermedades crónicas. Además planteamos las áreas de investigación médica: imagen, señal, y genómica, las plataformas existentes para el análisis de los datos, las aplicaciones de Big Data en el sector de la salud y el trabajo futuro como posible tesis doctoral.es
dc.description.abstractIn the last decade, the collection and analysis of data has increased enormously in many areas of society. The Big Data analysis has begun to play a key role in the evolution of health research and practice. It has provided tools to accumulate, manage, analyze and assimilate large volumes of disparate, structured and unstructured data produced by current health systems. Big Data's analytics have recently been implemented to aid the process of delivery, care and disease screening. With proper management, improvements in the quality, quantity, storage and analysis of health data could lead to considerable improvements in many health outcomes. The main aim of this work is to present a review of existing research in the literature, referring to sources and techniques of Big Data in the health sector and to identify which of these techniques are the most used in the prediction of chronic diseases. In addition we propose the medical research areas: image, signal, and genomics, existing platforms for analysis of the data, the applications of Big Data in the health sector and future work are also considered as possible doctoral thesis.en
dc.description.sponsorshipDepartamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.classificationBig Dataes
dc.subject.classificationEnfermedades crónicases
dc.subject.classificationMinería de datoses
dc.subject.classificationSector sanitarioes
dc.titleAnálisis de fuentes y técnicas de Big Data en el sector sanitarioes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.description.degreeMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacioneses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem