Una aproximación basada en interfaces de usuario naturales y aprendizaje profundo para monitorizar pacientes con la enfermedad de Alzheimer
An approach based on natural user interfaces and deep learning for monitoring Alzheimer's disease patients
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Identificadores
URI: https://hdl.handle.net/10902/28355Registro completo
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Bringas Tejero, SantosFecha
2023-02-10Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Disponible después de
2028-02-10
Palabras clave
Inteligencia Artificial
Aprendizaje Automático
Interfaces naturales
IA en medicina
Aprendizaje Continuo
Artificial Intelligence
Machine Learning
Natural user interfaces
AI in Healthcare
Continual Learning
Resumen/Abstract
RESUMEN: Esta tesis explora la utilización de sistemas software basados en interfaces de usuario naturales para monitorizar a pacientes diagnosticados con la enfermedad de Alzheimer. Concretamente la utilización de interfaces de usuario naturales ha permitido recopilar datos relativos a la movilidad de estos pacientes y a las apraxias, síntomas que pueden llegar a manifestar. Finalmente, la tesis propone un conjunto de técnicas del ámbito de la Inteligencia Artificial para analizar los datos recopilados por estas interfaces con el objetivo de generar modelos cuyas capacidades de predicción pueden ser de utilidad a los profesionales sanitarios en su labor para controlar la evolución de la enfermedad en los pacientes diagnosticados.
ABSTRACT: This thesis explores the use of software systems based on natural user interfaces to monitor patients diagnosed with Alzheimer's disease. Specifically, the use of natural user interfaces has allowed the collection of data related to the mobility of these patients and the apraxias, symptoms that they may manifest. Finally, the thesis proposes a set of techniques from the field of Artificial Intelligence to analyse the data collected by these interfaces with the aim of generating models whose predictive capabilities can be useful to health professionals in their work to monitor the evolution of the disease in diagnosed patients.
Colecciones a las que pertenece
- D21 Tesis [20]
- EDUC Tesis [549]