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Trabajo Fin de Grado 2014-15
 Elaboración de un modelo automático para la recomendación de tratamientos a pacientes con TDA


Especialidades
Computación


Tutor
OSSA JIMENEZ, LUIS DE LA
BERMEJO LOPEZ, PABLO


Descripción y Objetivos
Se dispone de una base de datos con información relativa a un grupo de pacientes con trastorno de déficit de atención. Dicha información recoge los resultados de varias pruebas y cuestionarios, así como el tratamiento o combinación de tratamientos que siguieron los pacientes, y los resultados de estos.

A partir de esta base de datos, se pretende llevar a cabo dos tareas:
  1. Elaborar un estudio estadístico que permita determinar de qué variables de entrada (pruebas o cuestionarios) tienen mayor incidencia en la elección del tratamiento óptimo.
  2. La elaboración de un modelo  que, mediante aprendizaje automático, permita determinar, a partir de la información recogida sobre un paciente, el  tratamiento (o combinación de estos) más adecuado.



Metodología y Competencias
El trabajo de estudio estadístico y elaboración del modelo consistirá en una serie de pasos bien definidos: 1) Estudio de las bases de datos, determinación de objetivos concretos, y elección de las técnicas estadísticas y de aprendizaje adecuadas para la consecución de los mismos. 2) Preprocesamiento de la base de datos, selección y descarte de variables, y transformación en un conjunto de datos adecuado para las siguientes etapas del proyecto. 3) Estudio estadístico y elaboración del modelo de aprendizaje automático. 4) Validación de resultados.


Medios a utilizar
Para la elaboración del proyecto se trabajará, principalmente, con dos herramientas: 1)El paquete estadístico R 2)La herramienta de aprendizaje automático Weka.


Bibliografía
  1. Manuales de R: http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf
  2. Manuales de Weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/documentation.html
  3. Apuntes de Minería de Datos: Campus Virtual


Asignación
El Trabajo Fin de Grado ha sido a asignado a Don/Doña José Carlos Corredor Moreno