Abstract
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Este trabajo presenta un clasificador de medidas de glucemia en función de las ingestas asociadas para pacientes con diabetes gestacional. Se presentan los resultados obtenidos al comparar la relevancia de diferentes atributos así como del uso de dos de los algoritmos más populares en el mundo del aprendizaje automático: las redes neuronales y los árboles de decisión. El estudio se ha realizado con los datos de 53 pacientes pertenecientes al Hospital de Sabadell y al Hospital Mutua de Terrassa obteniendo un 91,72% de precisión en el caso de la red neuronal, y un 95.92% con el árbol de decisión. La clasificación automática de medidas de glucemia permitirá a los especialistas pautar un tratamiento más acertado en base a la información obtenida directamente del glucómetro de las pacientes, contribuyendo así al desarrollo de los sistemas automáticos de ayuda a la decisión para diabetes gestacional. | |
International
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Si |
Congress
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XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012 |
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960 |
Place
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San Sebastián, España |
Reviewers
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Si |
ISBN/ISSN
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978-84-616-2147-7 |
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Start Date
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19/11/2012 |
End Date
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21/11/2012 |
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XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012. Libro de actas |