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<dc:title>Aplicación basada en IA para la codificación de Diagnósticos CIE-10 en la UCI del Hospital Río Hortega</dc:title>
<dc:creator>Miñambres Mateos, Alejandro</dc:creator>
<dc:contributor>Simón Hurtado, María Aránzazu</dc:contributor>
<dc:contributor>Vivaracho Pascual, Carlos Enrique</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid</dc:contributor>
<dcterms:abstract>El objetivo de este trabajo es desarrollar una aplicación de escritorio, la cual, utilizando&#xd;
técnicas de inteligencia artificial, ayude en la codificación de diagnósticos médicos según la&#xd;
clasificación CIE-10, especialmente en el entorno de la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI)&#xd;
del Hospital Río Hortega.&#xd;
El proyecto se divide en dos partes, por un lado la inteligencia artificial, capaz de analizar&#xd;
los textos que introduzcan los médicos para sugerir codificaciones relevantes y, por otro lado,&#xd;
la implementación de la aplicación que permite al usuario interactuar de forma sencilla y&#xd;
eficiente con el sistema.&#xd;
Usando la metodología SCRUM para mantener una comunicación constante con el cliente,&#xd;
se abordan distintos aspectos técnicos como el diseño de la base de datos vectorizada, el uso&#xd;
de modelos transformer, la evaluación del rendimiento del sistema, así como la integración de&#xd;
funcionalidades como atajos de teclado, gestión del portapapeles y ajustes personalizados.&#xd;
El resultado obtenido muestra una mejora en el proceso de codificación de diagnósticos,&#xd;
reduciendo errores y tiempo, mejorando así la calidad de la atención médica. Esta aplicación&#xd;
se adapta al flujo de trabajo real de los profesionales sanitarios.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract>The objective of this work is to develop a desktop application that, using artificial intelligence techniques, assists in the coding of medical diagnoses according to the CIE-10&#xd;
classification, especially within the environment of the Intensive Care Unit (ICU) at the Río&#xd;
Hortega Hospital.&#xd;
The project is divided into two parts: on one hand, the artificial intelligence component,&#xd;
capable of analyzing the text entered by medical professionals to suggest relevant codifications; and on the other hand, the implementation of the application, which enables the user&#xd;
to interact with the system in a simple and efficient way.&#xd;
Using the SCRUM methodology to maintain constant communication with the client,&#xd;
various technical aspects are addressed, such as the design of the vectorized database, the&#xd;
use of transformer models, the evaluation of system performance, as well as the integration&#xd;
of functionalities like keyboard shortcuts, clipboard management, and customizable settings.&#xd;
The results show an improvement in the diagnosis coding process, reducing errors and&#xd;
saving time, thus enhancing the quality of medical care. This application is well adapted to&#xd;
the actual workflow of healthcare professionals.</dcterms:abstract>
<dcterms:dateAccepted>2025-12-01T14:51:44Z</dcterms:dateAccepted>
<dcterms:available>2025-12-01T14:51:44Z</dcterms:available>
<dcterms:created>2025-12-01T14:51:44Z</dcterms:created>
<dcterms:issued>2025</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/80202</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/embargoedAccess</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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