| dc.description.abstract | Este
proyecto diseñó e implementó un prototipo de software funcional, capaz de
optimizar el proceso y los resultados de las estrategias de búsqueda y la
selección de artículos, al elaborar una revisión sistemática médica. La
aplicación utilizó inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones en
las fases más críticas del proceso. Se logró sugerir qué artículos incluir o
excluir, utilizando un modelo Naive Bayes que logró clasificar con un 79,66% de
precisión, y un AUC de 91,13% los manuscritos con base en clasificaciones previa
realizadas por el usuario. Se utilizó para la extracción de información un
algoritmo TF-IDF regularizado con L2, y procesamiento de lenguaje natural
incluyendo stemming. Se logró también sugerir qué palabras clave incluir o
excluir con el algoritmo TD-IDF. Al comparar los resultados con las métricas de
otras herramientas, los AUC y precisiones fueron buenos. Queda pendiente
explorar más a fondo WSS@95. Para el diseño arquitectónico se identificaron los
RNF y RF, también se utilizaron las metodologías ADD y ATAM, elaborando vistas
4+1, lo cual permitió diseñar e implementar una arquitectura cliente-servidor
con un servidor en capas, en donde el módulo de inteligencia artificial se
desplegó como servidor backend en una de las 4 aplicaciones construidas. Se
incluyeron las mejores prácticas de seguridad tales como encriptación,
whitelisting y uso de tokens JWT. La arquitectura construida utilizó servicios
de la infraestructura de la nube de AWS, tales como DynamoDB, S3 Buckets y RDS
Postrgres, que junto con el diseño RESTful de las aplicaciones permiten una
alta escalabilidad.
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