Resumen:
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[ES] El aprendizaje automático ha experimentado grandes avances en los últimos años, gracias a las numerosas investigaciones y a la gran cantidad de datos disponibles, propiciando su implantación en campos tan críticos ...[+]
[ES] El aprendizaje automático ha experimentado grandes avances en los últimos años, gracias a las numerosas investigaciones y a la gran cantidad de datos disponibles, propiciando su implantación en campos tan críticos como la seguridad vial o la sanidad entre otros, donde ha mostrado buenos resultados.
En este trabajo se lleva cabo el desarrollo de varios modelos basados en redes neuronales, que ejemplifican lo que se puede conseguir con el aprendizaje de tareas para asistir a los profesionales sanitarios en la toma de decisiones, como puede ser durante el proceso de diagnóstico. En concreto, se dispone de datos compuestos por radiografías torácicas y sus descripciones, a partir de los cuales los modelos llevarán a cabo dos tareas: clasificación de imágenes y etiquetado de texto. Adicionalmente, se comparará el desempeño de distintas arquitecturas en la realización de las mismas tareas.
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[EN] Machine learning has experienced great progess in recent years, thanks to the numerous investigations and the great amount of data available, favouring its implementation in critical fields such as road safety or ...[+]
[EN] Machine learning has experienced great progess in recent years, thanks to the numerous investigations and the great amount of data available, favouring its implementation in critical fields such as road safety or health among others, where it has shown good results.
In this work, several models based on neural networks are developed, which exemplify what can be achieved with the learning of tasks to assist healthcare professionals in decision making, such as during the diagnostic process. In particular, data is available consisting of chest x-rays and their descriptions, from which the models will carry out two tasks: image classification and text labelling. Additionally, the performance of different architectures in performing the same tasks will be compared.
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[CA] L’aprenentatje automàtic ha experimentat grans avanços en els últims anys, gràcies
a les nombroses investigacions i a la gran quantitat de dades disponibles, propiciant la
seua implantació en camps tant crítics com ...[+]
[CA] L’aprenentatje automàtic ha experimentat grans avanços en els últims anys, gràcies
a les nombroses investigacions i a la gran quantitat de dades disponibles, propiciant la
seua implantació en camps tant crítics com la seguretat viària o la sanitat entre altres, on
ha mostrat bons resultats.
En aquest treball es du a terme el desenvolupament de diversos models basats en xarxes neuronals, que exemplifiquen el que es pot aconseguir amb l’aprenentatge de tasques
per a assistir als professionals sanitaris en la presa de decisions, com pot ser durant el procés de diagnòstic. En concret, es dispossa de dades compostes per radiografies toràciques
y les seues descripcions, a partir dels quals els models duen a terme dues tasques: classificació d’imatges y etiquetatge de text. Addicionalment, es compararà l’acompliment de
diferents arquitectures en la realització de les mateixes tasques.
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