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Aplicación de los mapas autoorganizados de Kohonen para la creación de grupos de riesgo en una base de datos de pacientes con infarto agudo al miocardio (IAM)
| dc.contributor.author | Rivas Parra, Carlos | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-30T18:30:28Z | |
| dc.date.available | 2017-10-30T18:30:28Z | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/977 | |
| dc.description | Tesis para optar al título de Ingeniero Civil Informático | es_CL |
| dc.description.abstract | El presente informe muestra la aplicación de un tipo de Red Neuronal Artificial (RNA) denominada Mapa1 Autoorganizado de Kohonen (SOM) [KOH1982a]. Dicha aplicación se realizará sobre una base de datos de pacientes con infarto agudo al miocardio (IAM), con el fin de construir grupos de pacientes infartados. Los datos de los pacientes fueron recopilados desde sus respectivas fichas médicas, las cuales poseen información desde su ingreso y estadía en el Hospital Regional de Talca hasta su evolución en el mediano y corto plazo. La población estudiada en esta investigación corresponde a los pacientes infartados durante los años 2004, 2005 y primer semestre del 2006 que egresaron del Hospital Regional de Talca, y que fueron chequeados periódicamente. Para analizar la utilidad de la metodología basada en los SOM en la creación de grupos, se seleccionará de forma aleatoria algunos pacientes, los cuales serán clasificados en todos los mapas creados para obtener al ganador. Las variables se escalarán según la investigación realizada por Nelly Godoy en su tesis de Magíster de Salud Pública [GOD2004]. Dicha escala será ascendente, en la cual los valores bajos denotarán un riesgo menor comenzando por el cero. Cabe destacar que los datos fueron obtenidos en base a los formularios “Registro del infarto agudo del miocardio en centros hospitalarios Chilenos” y “Seguimiento al año” ambos creados por el Grupo de Estudio Multicéntrico del Infarto (GEMI). Le herramienta que se utilizó en este trabajo fue el SomToolBox [VES2000] el cual se instaló en MatLab 7.0. y en base a las funciones y procedimientos de dicho ToolBox se construyó una aplicación que permitió de manera fácil y rápida la creación y visualización de resultados del SOM, ver Anexo B. Para la selección del SOM que represente de mejor manera la población estudiada, tendrán gran importancia las mediciones del error de cuantización1, el error topográfico2 y el error obtenido con una nueva medida que combina el error de cuantización y la distancia entre la mejor y la segunda mejor elemento para cada vector de entrada. También se utilizará la Matriz de Distancia (U-Matrix) para visualizar los grupos generados. Por último, cabe destacar que la obtención de los datos de los pacientes con IAM (Infarto Agudo del Miocardio) y las respuestas a las inquietudes que iban surgiendo a medida que avanzaba esta tesis fue posible gracias a la colaboración de la señora Sandra Rodríguez, enfermera de la unidad de cardiología del Hospital Regional de Talca y del Doctor Claudio Pacheco, cardiólogo del Hospital Regional de Talca. | es_CL |
| dc.language.iso | es | es_CL |
| dc.publisher | Universidad Católica del Maule, Facultad de Ciencias de la Ingeniería | es_CL |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ | * |
| dc.subject | Sistemas de autoorganización | es_CL |
| dc.subject | Redes neuronales (Ciencia de la Computación) | es_CL |
| dc.subject | IAM (Infarto Agudo del Miocardio) | es_CL |
| dc.title | Aplicación de los mapas autoorganizados de Kohonen para la creación de grupos de riesgo en una base de datos de pacientes con infarto agudo al miocardio (IAM) | es_CL |
| dc.type | Thesis | es_CL |
| dc.ucm.uri | sibib2.ucm.cl:2048/login?url=http://guiastematicas.biblioteca.ucm.cl/ld.php?content_id=37006716 | es_CL |
| dc.ucm.profesorguia | Araya Carrasco, Hugo |
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