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000152318 1001_ $$aTellería Serrano, Oriol
000152318 24200 $$aMulti-modal study of the effectiveness of several antibiotics and construction of predictive algorithm
000152318 24500 $$aEstudio multimodal de la efectividad de distintos antibióticos y construcción de algoritmo predictivo
000152318 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000152318 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000152318 520__ $$aLa creciente resistencia a los antibióticos es un problema a nivel mundial. Cada vez más existen bacterias que desarrollan resistencia a los antibióticos sobre todo los más genéricos. Es por ello que, aprovechando el auge de las técnicas de aprendizaje automático pretendemos implementar estas mismas para poder ofrecer una solución al problema. Construiremos modelos de clasificación sencillos con cuyo análisis tenga en cuenta variables antropométricas sencillas y usando datos simulados de antibiogramas, evaluaremos cual de ellos nos ofrece mejores resultados de clasificación para la sensibilidad de los organismos con respecto a distintos <br /><br />
000152318 521__ $$aMáster Universitario en Biofísica y Biotecnología Cuantitativa / Master in Biophysics and Quantitative Biotechnology
000152318 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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000152318 692__ $$aComo uno de los objetivos del trabajo se pretende acercar el aprendizaje automático a los especialistas de la salud para ayudar es su toma de decisiones e implementar estrategias contra la resistencia a los antibióticos.
000152318 700__ $$aOjeda Aure, David$$edir.
000152318 700__ $$aTabuenca Garcia, Zeus$$edir.
000152318 700__ $$aAsín Lafuente, Jesús$$edir.
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