RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Diagnóstico de animales de compañía mediante AI
A1 Caballero Suárez, Rebeca
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia
K1 Jupyter Notebook
K1 Python
K1 Diagnóstico
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
K1 3109 Ciencias Veterinarias
AB Este proyecto es motivado por el bienestar de nuestros queridos animales de compañía.En este caso se trata de desarrollar modelos de IA para el diagnóstico animal o delpaciente con la idea de ofrecer una segunda opinión al veterinario, pudiendo ser posibleagilizar su trabajo distribuyendo su concentración más ampliamente a otras necesidades.Para ello, se requiso de un estudio e investigación del sector veterinario para identificarsus necesidades y ofrecer el mayor valor posible, además de la recogida de estos casosreales para su uso en el proyecto.Una vez se determinó la prueba de referencia veterinaria y los distintos diagnósticospresuntivos contemplados, se procedió con el desarrollo y entrenamiento de varios algoritmosde aprendizaje supervisado en Machine Learning, separándolos por su objetivo:Determinar la especie animal sin previo indicativo. (SpecAI )Predecir el diagnóstico presuntivo del paciente con los datos facilitados de laprueba junto con la especie suministrada por la anterior IA. (BlooDAI)Tras un análisis del desempeño de cada uno de los algoritmos, se determinaron aquellosmejores modelos finales a extraer, siendo incentivos de una elaboración de un programao herramienta software futura.Dentro del contenido de este proyecto se facilita un ejemplo de uso ideal dentro de unaimplementación software.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78542
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78542
LA spa
DS UVaDOC
RD 10-oct-2025