RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Análisis del estado del arte de Machine Learning en emergencias sanitarias
A1 Robles Mendo, Inés
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Aprendizaje automático
K1 Aprendizaje profundo
K1 eHealth
AB Las emergencias sanitarias son una modalidad de medicina que actúa sobre una urgencia médica o sobre cualquier enfermedad en su momento agudo. Cualquier tipo de respuesta a una urgencia médica dependerá de la situación, del paciente y de los recursos disponibles para poder atenderlo. También variará si la urgencia sucede dentro o fuera de de un hospital.El aprendizaje automático o Machine Learning trata de desarrollar técnicas que permitan que las máquinas aprendan. Hoy en día, el Machine Learning es empleado principalmente en el campo de la medicina preventiva, entre otros.El objetivo en el que se centra este Trabajo Fin de Grado es llevar a cabo un análisis del estado del arte de soluciones de Machine Learning empleadas en emergencias sanitarias, con el fin de proponer nuevas líneas de investigación en este subcampo. Para lograr este objetivo, se ha realizado una búsqueda exhaustiva en artículos científicos y en aplicaciones móviles disponibles.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47170
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47170
LA spa
DS UVaDOC
RD 24-abr-2024