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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7434Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Montero Colio, Mariano Gibran | - |
| dc.creator | Montero Colio, Mariano Gibran%1190531 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-04-12T16:44:09Z | - |
| dc.date.available | 2024-04-12T16:44:09Z | - |
| dc.date.issued | 2023-06-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7434 | - |
| dc.description | La Organización Mundial de la Salud indica que los efectos adversos causados por medicamentos son de gran relevancia ya que cada persona tiene diversas reacciones sin importar si la dosis o tratamiento son los correctos y esto puede afectar a su salud. En el estado del arte se encuentran muy pocas metodologías para detectar de manera temprana estas reacciones adversas causadas por medicamentos (RAM) específicamente en el idioma español, además las metodologías existentes lo abordan desde registros médicos dejando de lado una gran fuente de información como lo son los comentarios en redes sociales. Es por lo que en este trabajo se presenta la creación de un corpus en español con datos de Twitter y Facebook y la realización de experimentos para la evaluación del corpus con un algoritmo de aprendizaje máquina SVM y dos modelos de redes neuronales RAM e IAN. Obteniendo los mejores resultados con un 0.86 de Accuracy con la red neuronal RAM. Así mismo se realizó la prueba del concepto mediante un caso de uso con el medicamento Metformina de la aplicación web cumpliendo así los objetivos planteados. Por último, se concluye que el desarrollo de un sistema para brindar información sobre los efectos adversos causados por medicamentos es de gran utilidad para las personas, además de aportar una contribución de calidad al estado del arte actual. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.subject.other | salud | es_MX |
| dc.subject.other | medicamentos | es_MX |
| dc.subject.other | redes neuronales | es_MX |
| dc.subject.other | efectos adversos | es_MX |
| dc.subject.other | corpus | es_MX |
| dc.title | Sistema basado en técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para la detección de efectos adversos en la salud por el uso de medicamentos | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Salas Zarate, Maria del Pilar%376962 | - |
| dc.folio | MSC-TSI-21TE0005P | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico Superior de Teziutlán | es_MX |
| Appears in Collections: | Maestría en Sistemas Computacionales | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Tesis de Maestría#Montero Colio Mariano Gibran.pdf | Tesis | 3.21 MB | Adobe PDF | View/Open |
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