Técnicas de aprendizaje automático en estudios epidemiológicos longitudinales. Aplicación a la Cohorte EpiChron de investigación en multimorbilidad.

Campo León, Elena
Alcalá Nalvaiz, José Tomás (dir.) ; Gimeno Miguel, Antonio (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2022

Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación

Resumen: Se presentan las técnicas de Machine Learning, clúster difuso y reglas de asociación, aplicables a estudios longitudinales de tipo cohorte, en particular se aplica a una muestra de pacientes de entre 65 y 75 años durante los años 2010 a 2019, proveniente de la Cohorte EpiChron, de investigación en multimorbilidad, que contiene información de tipo médico sobre la población usuaria del sistema de salud público de Aragón.
El objetivo final será la aplicación de estas técnicas para obtener una agrupación de enfermedades en diferentes clusters y construir trayectorias de multimorbilidad entre enfermedades que aparecen con un determinado patrón frecuente, es decir, determinar la secuencia temporal más probable en el diagnóstico.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master