Desarrollo de una aplicación web para la predicción de la salud lumbar, aplicando técnicas de aprendizaje automático sobre las características biomecánicas de pacientes ortopédicos
La columna vertebral es la estructura más importante del esqueleto humano y una de las partes fundamentales del sistema locomotor. La parte baja de la columna se denomina columna lumbar y está compuesta por vértebras más grandes, debido a que en esta zona se deposita la mayor parte del peso del cuer...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/138313 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/138313 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | aplicaciones web espondilolistesis hernia discal aplicacions web espondilolistesi hèrnia discal web applications spondylolisthesis herniated disc Machine learning -- TFM Aprenentatge automàtic -- TFM Aprendizaje automático -- TFM |
| Sumario: | La columna vertebral es la estructura más importante del esqueleto humano y una de las partes fundamentales del sistema locomotor. La parte baja de la columna se denomina columna lumbar y está compuesta por vértebras más grandes, debido a que en esta zona se deposita la mayor parte del peso del cuerpo. El dolor en la región lumbar es una de las principales causas de consulta médica y se presenta con frecuencia en el 80-90% de la población adulta. La hernia de disco y la espondilolistesis son patologías degenerativas que afectan generalmente a la columna lumbar. La condición ortopédica de una persona se puede determinar a partir de sus características biomecánicas. El aprendizaje automático en el campo de la salud permite convertir datos clínicos, desde mediciones hasta imágenes, en conclusiones importantes para la toma de decisiones sobre el diagnóstico de enfermedades. Utilizando una base de datos de características biomecánicas de la columna, se evaluaron varios algoritmos de aprendizaje automático, el mejor modelo predictivo se obtuvo con el algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM), con una precisión del 85%. Utilizando este modelo se desarrolló una aplicación web con Shiny, en la que el usuario ingresa seis características biomecánicas de la columna y la aplicación devuelve el diagnóstico predicho por el modelo seleccionado. Esta aplicación fue desarrollada para facilitar a los médicos el diagnóstico de estas enfermedades, de manera que los pacientes puedan empezar de inmediato con el tratamiento adecuado. |
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