Resumen:
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[ES] Este trabajo está centrado en el desarrollo de una herramienta web de ayuda a personal
médico, proporcionándoles la posibilidad de realizar distintos tipos de predicciones
sobre determinadas enfermedades, incrementando ...[+]
[ES] Este trabajo está centrado en el desarrollo de una herramienta web de ayuda a personal
médico, proporcionándoles la posibilidad de realizar distintos tipos de predicciones
sobre determinadas enfermedades, incrementando la cantidad de información a disposición
a la hora de tomar una decisión sobre un tratamiento, un diagnóstico o un pronóstico.
Para ser capaz de realizar estas predicciones, la herramienta hace uso de técnicas de
Machine Learning, una rama de estudio de la Inteligencia Artificial. Esta herramienta web
se plantea desde cero: se deben desarrollar todos los componentes que la forman, tanto la
parte del cliente (frontend) como la parte del servidor (backend). Para ello, se hace uso del
modelo MEAN Stack, un conjunto de tecnologías que tienen un lenguaje de programación
en común: JavaScript.
El presente documento muestra el desarrollo que se ha llevado a cabo para construir
la herramienta web, pasando por el uso básico que se ha realizado de algunas técnicas de
Machine Learning, así como su implantación y su puesta en marcha.
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[CA] Aquest treball està centrat en el desenvolupament d’una ferramenta web d’ajuda a
personal metge, proporcionant-les la possibilitat de realitzar distints tipus de prediccions
sobre determinades malalties, incrementant ...[+]
[CA] Aquest treball està centrat en el desenvolupament d’una ferramenta web d’ajuda a
personal metge, proporcionant-les la possibilitat de realitzar distints tipus de prediccions
sobre determinades malalties, incrementant la quantitat d’informació a disposició a
l’hora de prendre una decisió sobre un tractament, un diagnòstic o un pronòstic. Per a
ser capaç de realitzar aquestes prediccions, la ferramenta fa ús de tècniques de Machine
Learning, una branca d’estudi de la Intel·ligència Artificial. Aquesta ferramenta web es
planteja des de zero: s’han de desenvolupar tots els components que la formen, tant la
part del client (frontend) com la part del servidor (backend). Per a això, es fa ús del model
MEAN Stack, un conjunt de tecnologies que tenen un llenguatge de programació en
comú: JavaScript.
El present document mostra el desenrotllament que s’ha dut a terme per a construir la
ferramenta web, passant per l’ús bàsic que s’ha realitzat d’algunes tècniques de Machine
Learning, així com la seua implantació i la seua posada en marxa
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[EN] This work is focused on the development of a web tool to help medical staff, allowing
them to make different types of predictions about some certain diseases, increasing
the information when it comes to making a ...[+]
[EN] This work is focused on the development of a web tool to help medical staff, allowing
them to make different types of predictions about some certain diseases, increasing
the information when it comes to making a decision about a treatment, a diagnosis or a
prognosis. In order to do that, the tool makes use of Machine Learning techniques, one
of the fields of study of Artificial Intelligence. This web tool is arisen from scratch, which
means that all of its components must be developed, both the client side (frontend) and
the server side (backend). To make this easier, it is based in the MEAN Stack model, a set
of technologies that are developed using the same programming language: JavaScript.
This document shows the development process followed in order to build the web
tool, through the basic use of Machine Learning technologies and finally its setup and its
startup
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