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Clasificación automática de evoluciones médicas multiclases en español
Clasificación automática de evoluciones médicas multiclases en español
En este trabajo presentamos una comparación de metodologías de clasificación para texto libre de narrativas médicas, en este caso evoluciones médicas multiclase. Comparamos el rendimiento de redes neuronales y máquinas de soporte vectorial con preprocesamientos para clasificar evoluciones de Diabetes, en Tipo 1, Tipo 2 y Otros (otro tipo de afección). Se compararon accuracy, sensitivity y specificity, mostrando beneficios en costos de entrenamiento y resultados de exactitud. Encontramos porcentajes mayores con redes neuronales sin preprocesamiento PCA y en el caso de SVM con dicho preprocesamiento (con menor costo de entrenamiento).
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
XVI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)
- National University of La Plata Argentina
Array and vector processors, Self-modifying machines (e.g., neural networks), Ciencias Informáticas, Redes Neurales (Computación), Algorithms, Natural Language Processing
Array and vector processors, Self-modifying machines (e.g., neural networks), Ciencias Informáticas, Redes Neurales (Computación), Algorithms, Natural Language Processing
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
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En este trabajo presentamos una comparación de metodologías de clasificación para texto libre de narrativas médicas, en este caso evoluciones médicas multiclase. Comparamos el rendimiento de redes neuronales y máquinas de soporte vectorial con preprocesamientos para clasificar evoluciones de Diabetes, en Tipo 1, Tipo 2 y Otros (otro tipo de afección). Se compararon accuracy, sensitivity y specificity, mostrando beneficios en costos de entrenamiento y resultados de exactitud. Encontramos porcentajes mayores con redes neuronales sin preprocesamiento PCA y en el caso de SVM con dicho preprocesamiento (con menor costo de entrenamiento).
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
XVI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)