Objeto de conferencia
Clasificación automática de evoluciones médicas multiclases en español
Autor
Riccillo, Marcela L.
Pérez, David
Luna, Daniel
Campos, Fernando
Otero, Carlos
Gambarte, María Laura
Benítez, Sonia
Institución
Resumen
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). XVI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)