Miniatura

Fitxers

tfg_parcerisas_vela_francesc.pdf (5.43 MB)
Codi TFG.zip (25.83 MB)

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

2024-06-10

Llicència de publicació

memòria: cc-nc-nd (c) Francesc Parcerisas Vela, 2024
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/216807

Ciència de dades aplicada al conjunt de dades clíniques MIMIC-IV

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

Aquest estudi explora l’ús de models predictius d’aprenentatge automàtic en l’anàlisi de registres clı́nics de pacients a les unitats de cures intensives. Malgrat les limitacions en recursos computacionals, hem obtingut resultats prometedors en classificació utilitzant una arquitectura transformer [10], amb AUCROC de 0.808 i AUCPRC de 0.404.

Descripció

Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2024, Director: Laura Igual Muñoz

Matèries

Mineria de dades, Aprenentatge automàtic, Anàlisi de sèries temporals, Unitats de cures intensives, Programari, Treballs de fi de grau, Teoria de la predicció

Matèries (anglès)

Data mining, Machine learning, Time-series analysis, Intensive care units, Computer software, Bachelor's theses, Prediction theory

Citació

Col·leccions

Treballs Finals de Grau (TFG) - Enginyeria Informàtica

Citació

PARCERISAS VELA, Francesc. Ciència de dades aplicada al conjunt de dades clíniques MIMIC-IV. [consulta: 15 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/216807]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre