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SISTEMA PARA LA AYUDA A LA DETECCIÓN DE VIH ANALIZANDO HISTORIAS CLÍNICAS

dc.contributor.authorGisbert Lizaga, Alex
dc.date.accessioned2024-03-19T13:00:08Z
dc.date.available2024-03-19T13:00:08Z
dc.date.issued2024-02-26
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/31002
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: María Del Soto Montalvo Herranz, Raúl Cabido Valladolid
dc.description.abstractEste documento recoge un trabajo de desarrollo en python e investigación desde el ámbito del procesamiento del lenguaje natural, pasando por aprendizaje automático y acabando en aprendizaje profundo con redes neuronales para el reconocimiento del virus de la inmunodeficiencia humana con un resultado binario, determinando si el paciente puede padecer o no VIH.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.uri
dc.subjectVIH
dc.subjectSIDA
dc.subjectIA
dc.subjectPLN
dc.subjectMachine learning
dc.subjectDeep learning
dc.subjectSalud
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectPython
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectProcesamiento del lenguaje natural
dc.subjectSoftware
dc.titleSISTEMA PARA LA AYUDA A LA DETECCIÓN DE VIH ANALIZANDO HISTORIAS CLÍNICAS
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess


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