000146586 001__ 146586
000146586 005__ 20241126113441.0
000146586 037__ $$aTAZ-TFG-2024-2849
000146586 041__ $$aspa
000146586 1001_ $$aFacorro Loscos, Alejandro
000146586 24200 $$aStudy of the influence of the autoencoder in the problem of Alzheimer’s disease diagnosis from tabular data.
000146586 24500 $$aEstudio de la influencia del autoencoder en el problema de diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer a partir de datos tabulares.
000146586 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000146586 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000146586 520__ $$aLa enfermedad de Alzheimer es la forma más común de demencia, siendo responsable de entre el 60 % y el 80 % de los casos de demencia. Según la Organización Mundial de la Salud, aproximadamente 60 millones de personas a nivel global padecen Alzheimer, siendo el 8.1 % mujeres y el 5.4 % hombres mayores de 65 años. En la actualidad, la demencia es una de las principales causas de discapacidad y dependencia entre las personas de edad en el mundo entero y la séptima causa de muerte. Cuando se realiza el diagnóstico de un posible paciente de Alzheimer hay que seguir un proceso divido en varias etapas: la primera de ellas se basa en la detección de la enfermedad mediante la observación del paciente y los historiales médicos del mismo. Tras esto se realiza una serie de pruebas como: análisis de sangre o evaluaciones cognitivas, Positron Emission Tomography (PET) y Fluorodeoxyglucose PET (FDG-PET), que buscan evaluar al paciente y establecer el estado de la enfermedad. La última etapa está compuesta por un análisis de los niveles de proteínas del líquido cefalorraquídeo o una detección de la proteína beta amiloide en el cerebro, es en estas pruebas donde se diagnostica el Alzheimer con mayor certeza. Este conjunto de fases ayudan al experto clínico a detectar si el paciente padece de Alzheimer pero no indican la etapa en la cual está, por lo cual es necesario la creación de nuevas medidas para una detección temprana y así poder tratar la enfermedad en fases intermedias. Esto nos lleva a los modelos de aprendizaje, ya que estos se basan en la búsqueda de pequeños patrones o información relevante de un conjunto de datos, estos modelos se usan como modelos de ayuda del diagnóstico, por ende, con la combinación de estos modelos y el conocimiento de un médico experto se puede tener una mayor precisión y rapidez a la hora de predecir el diagnóstico del paciente. El objetivo de este trabajo se basa en el estudio de un modelo basado en autoencoder, siendo utilizado para el problema de diagnostico de enfermedades mediante la reducción de la dimensionalidad del conjunto de datos tabulares así como modelo de apoyo a los modelos de aprendizaje tradicional en la predicción de la enfermedad de Alzheimer. Se realiza una predicción entre los casos Cognitive Normal (CN)/ Mild Cognitive Impairment (MCI) / Alzheimer’s Disease (AD) y dentro de los pacientes diagnosticados con MCI, se predice entre los casos stable Mild Cognitive Impairment (sMCI) / progressive Mild Cognitive Impairment (pMCI).<br />
000146586 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática
000146586 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000146586 691__ $$a3
000146586 692__ $$a3.4 Para 2030, reducir en un tercio la mortalidad prematura por enfermedades no transmisibles mediante la prevención y el tratamiento y promover la salud mental y el bienestar. 3.b Apoyar las actividades de investigación y desarrollo de vacunas y medicamentos para las enfermedades transmisibles y no transmisibles que afectan primordialmente a los países en desarrollo y facilitar el acceso a medicamentos y vacunas esenciales asequibles de conformidad con la Declaración de Doha relativa al Acuerdo sobre los ADPIC y la Salud Pública, en la que se afirma el derecho de los países en desarrollo a utilizar al máximo las disposiciones del Acuerdo sobre los Aspectos de los Derechos de Propiedad Intelectual Relacionados con el Comercio en lo relativo a la flexibilidad para proteger la salud pública y, en particular, proporcionar acceso a los medicamentos para todos. 3.d Reforzar la capacidad de todos los países, en particular los países en desarrollo, en materia de alerta temprana, reducción de riesgos y gestión de los riesgos para la salud nacional y mundial.
000146586 700__ $$aHernández Giménez, Mónica$$edir.
000146586 700__ $$aMayordomo Cámara, Elvira$$edir.
000146586 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos
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