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dc.contributor.advisor | Ramírez Quintana, María José | es_ES |
dc.contributor.author | Marín Noguera, José Manuel | es_ES |
dc.date.accessioned | 2015-10-23T12:04:31Z | |
dc.date.available | 2015-10-23T12:04:31Z | |
dc.date.created | 2015-09-30 | |
dc.date.issued | 2015-10-23 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/56434 | |
dc.description.abstract | La resistencia a antimicrobianos es un problema actual e importante dentro del ámbito de salud. El uso de los antimicrobianos y la vigilancia de las resistencias son los dos focos clásicos donde se centran los esfuerzos de la investigación clínica. Descubrir el conocimiento sobre la resistencia antimicrobiana que subyace en un conjunto de datos es el objeto del presente trabajo. Este proyecto es una aplicación práctica de ingeniera informática de sistemas de gestión aplicando conocimiento de: estadística, matemáticas, análisis de datos, aprendizaje automático, bases de datos, Big Data, Data Science, visualización datos y demás disciplinas relacionas. El ámbito de este estudio se enmarca en los resultados de las pruebas de resistencia antimicrobiana a pacientes realizados en 27 hospitales (aportados por la Red de Vigilancia Microbiológica de la Comunitat Valenciana) son nuestra fuente de datos principal. El conocimiento procede de datos que son analizados para deducir tendencias, construyendo los modelos de comportamiento que finalmente podrán ser aplicados. Abordar el ¿Qué? y ¿Cómo? extraer conocimiento de las resistencias antimicrobianas de forma global es demasiado amplio y complejo. Seleccionando una situación o problemática concreta se consigue, una simplificación del problema y además sirve como experiencia piloto que puede ser extrapolada a otras situaciones similares dentro del ámbito de las resistencias. La decisión de recomendar un antibiótico, ante la sospecha de cierta patología, cuando aun no se tienen los resultados de las pruebas diagnosticas, es nuestro caso de uso. Concretamente nos centramos en las sospechas de infecciones de tracto urinario. Este estudio se hace desde el punto de vista de ver hasta dónde nos llevan los datos cuando se conoce la pregunta objetivo. Los modelos representan tanto el conocimiento médico ya conocido, como el nuevo conocimiento descubierto, además de la incertidumbre debida al desconocimiento. | es_ES |
dc.format.extent | 41 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Antimicrobianos | es_ES |
dc.subject | Resistencia | es_ES |
dc.subject | RedMIVA | es_ES |
dc.subject | Dato | es_ES |
dc.subject | Clasificación | es_ES |
dc.subject | KDD | es_ES |
dc.subject | E.coli | es_ES |
dc.subject | BigData | es_ES |
dc.subject | Microbiología | es_ES |
dc.subject | Weka | es_ES |
dc.subject | Tableau | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Ingeniería Técnica en Informática de Gestión-Enginyeria Tècnica en Informàtica de Gestió | es_ES |
dc.title | Descubrir conocimiento de las resistencias a antimicrobianos | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Cerrado | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Marín Noguera, JM. (2015). Descubrir conocimiento de las resistencias a antimicrobianos. http://hdl.handle.net/10251/56434. | es_ES |
dc.description.accrualMethod | Archivo delegado | es_ES |