ESCUELA DE DOCTORADO

 
Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá
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APRENDIZAJE AUTOMÁTICO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADO A MODELOS DE CLASIFICACIÓN Y REGRESIÓN
Autor/aPuentes Gutiérrez, Jesús Manuel
DepartamentoCiencias de la Computación
Director/aSánchez Alonso, Salvador
Codirector/aSicilia Urbán, Miguel Ángel
Fecha de depósito29-07-2022
Periodo de exposición pública30 de julio a 14 de septiembre de 2022
Fecha de defensaSin especificar
ModalidadPresencial
ProgramaIngeniería de la Información y del Conocimiento (RD 99/2011)
Mención internacionalNo
ResumenLas 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.