dc.contributor.advisor | Sánchez Alonso, Salvador | |
dc.contributor.advisor | Sicilia Urbán, Miguel Ángel | |
dc.contributor.author | Puentes Gutiérrez, Jesús Manuel | |
dc.date.accessioned | 2023-03-10T08:59:53Z | |
dc.date.available | 2023-03-10T08:59:53Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10017/56109 | |
dc.description.abstract | Las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial son herramientas basadas en el análisis de datos para poder calcular la probabilidad de que sucedan determinados hechos o resultados, o para identificar la pertenencia a un determinado grupo basándose en sus propiedades. Mediante el uso del aprendizaje supervisado, en el cual se conocen previamente los resultados, se han realizado predicciones gracias a los datos obtenidos de los departamentos de administración y de atención primaria de un hospital, aunque el uso de estas mismas herramientas se puede extrapolar a otras áreas de conocimiento. Concretamente se ha estudiado los días que permanecen ingresados los pacientes debido a la causa que originó su ingreso a nivel hospitalario, donde se innova al no tratar de forma independiente los departamentos del hospital, y también se estudia las tasas de readmisión hospitalaria producidas por los pacientes al volver a ingresar en el hospital por motivos relacionados con la admisión previa, donde se mejoran las tasas predictivas gracias al uso de las técnicas más recientes y al empleo de redes neuronales combinadas con series temporales. Gracias al presente trabajo y a las técnicas utilizadas se conoce el comportamiento actual y futuro de los casos de uso sobre salud analizados, permitiendo incluso aprender con los datos analizados para adaptarse a los nuevos datos que puedan llegar en un futuro, potenciando así su uso. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | spa | en |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Bancos de datos | es_ES |
dc.subject | Lenguajes de programación | es_ES |
dc.title | Aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicado a modelos de clasificación y regresión | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | en |
dc.subject.eciencia | Informática | es_ES |
dc.subject.eciencia | Computer science | en |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Alcalá. Programa de Doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | en |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |