dc.contributor.advisor | González Rivera, Rafael Andrés | |
dc.contributor.author | Arias Triana, Eyner Fabian | |
dc.contributor.author | Castillo Rodríguez, Héctor Gerardo | |
dc.date.accessioned | 2021-12-14T14:45:41Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-10T17:23:19Z | |
dc.date.available | 2021-12-14T14:45:41Z | |
dc.date.available | 2023-05-10T17:23:19Z | |
dc.date.created | 2021-12-10 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/93494 | |
dc.description.abstract | Cada día se tienen más datos clínicos con
potencial de transformarlos en conocimiento. Este ejercicio puede ser complejo
y demorado, por lo que se propone una arquitectura de referencia que permita a
los científicos de datos enfocarse en los flujos analíticos reduciendo su
esfuerzo de diseño e implementación. Al mismo tiempo, ofrece a los arquitectos
de sistemas analíticos un marco y lineamientos para diseñar y administrar
estructuras que utilicen grandes volúmenes de datos, flujos de procesamiento y
variabilidad en las fuentes de datos, particularmente en el entorno de la
salud. Este trabajo ofrece modelos de las distintas vistas arquitectónicas y
directrices, así como una prueba de concepto que instancia esta arquitectura en
un caso de diagnóstico de apnea del sueño a partir de historias clínicas
electrónicas. | spa |
dc.format | PDF | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Arquitectura de referencia | |
dc.subject | Grandes volúmenes de datos | |
dc.subject | Analítica de datos | |
dc.subject | Aprendizaje profundo y de máquina | |
dc.subject | Diagnóstico de apnea del sueño | |
dc.title | Arquitectura de referencia y prueba de concepto para realizar analítica de historias clínicas en el contexto del diagnóstico de apnea del sueño | spa |