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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/62921

    Título
    Deep Learning aplicado a la clasificación del riesgo en pacientes con intoxicación
    Autor
    Domingo Redondo, Cristina
    Director o Tutor
    Sahelices Fernández, BenjamínAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de ValladolidAutoridad UVA
    Año del Documento
    2023
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática
    Resumen
    En el ámbito sanitario, el uso del Deep Learning se presenta como una innovadora herramienta capaz de transformar la atención médica. Aunque hasta ahora los avances más destacados en este campo se han centrado en el reconocimiento de imágenes, aún quedan horizontes por explorar utilizando otras tipologías de datos. Para contribuir a esta evolución, se ha estudiado el uso de Fastai como instrumento de creación de un modelo de clasificación del nivel de riesgo en pacientes intoxicados de Castilla y León.
     
    In the field of healthcare, the use of Deep Learning emerges as an innovative tool able to transform medical care. While the most notable advancements in this field have focused on image recognition, there are still uncharted horizons to explore using other data types. To contribute to this evolution, the use of Fastai has been studied as a tool for creating a risk classification model for intoxicated patients from Castilla y León.
    Palabras Clave
    Deep Learning
    Fastai
    Departamento
    Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/62921
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [31257]
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    Nombre:
    TFG-G6474.pdf
    Tamaño:
    3.744Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

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