Procedimiento de selección de características del conjunto
Método de reducción de la dimensionalidad
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Dado que la comunidad investigadora dispone cada vez de más conjuntos de datos grandes y complejos, se necesitan técnicas de análisis de datos más avanzadas y sofisticadas para explotar y gestionar estos datos. Los métodos de aprendizaje automático y minería de datos pueden utilizarse para extraer conocimientos significativos de una variedad de fuentes de datos grandes y heterogéneas, apoyando la investigación biomédica y la prestación de asistencia sanitaria. La asistencia sanitaria basada en datos está en el centro de la visión de los sistemas sanitarios de aprendizaje y es muy ...
Dado que la comunidad investigadora dispone cada vez de más conjuntos de datos grandes y complejos, se necesitan técnicas de análisis de datos más avanzadas y sofisticadas para explotar y gestionar estos datos. Los métodos de aprendizaje automático y minería de datos pueden utilizarse para extraer conocimientos significativos de una variedad de fuentes de datos grandes y heterogéneas, apoyando la investigación biomédica y la prestación de asistencia sanitaria. La asistencia sanitaria basada en datos está en el centro de la visión de los sistemas sanitarios de aprendizaje y es muy prometedora para transformar la situación actual de la asistencia sanitaria. La minería de datos predictiva se está convirtiendo en un importante instrumento de análisis para la comunidad científica y los profesionales clínicos en el campo de la medicina. El uso secundario de los datos de los pacientes y de los estudios clínicos es capaz de mejorar las experiencias sanitarias de las personas. Además, permite ampliar los conocimientos sobre las enfermedades y los tratamientos y conduce a un aumento de la eficiencia y la eficacia de los sistemas sanitarios.
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