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Morales Sánchez, Rodrigo

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    Reducción del diagnóstico tardío de la infección por VIH aplicando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, 2023-09-01) Morales Sánchez, Rodrigo; Martínez Unanue, Raquel; Montalvo Herranz, Soto
    La mejora en el diagnóstico de la infección por VIH es un tema vital para avanzar en el control de la epidemia. En España se estima que un 10% de pacientes infectados desconocen su estatus serológico. Además, alrededor del 50% de los nuevos diagnósticos cada año son detectados de manera tardía. Se han realizado varios estudios sobre estrategias de cribado y se reconoce como la mejor alternativa en relación coste-eficiencia, aquella basada en indicadores. Sin embargo, mientras el cribado en algunos ámbitos como las urgencias está bastante implantado, en otros como la hospitalización no ha recibido suficiente atención. Además, existen barreras por parte de los profesionales para la realización de serología de VIH como el tiempo o la falta de percepción de riesgo. En este trabajo se presentan dos propuestas para la ayuda en el diagnóstico basado en el uso de la información de la historia clínica electrónica de los pacientes, utilizando técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. La primera consiste en una propuesta no supervisada basada en conocimiento experto a partir de una serie de indicadores. Y la segunda, una propuesta supervisada de clasificación binaria. No es mucha la literatura existente sobre la predicción de VIH utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural, por ello, este trabajo se postula como un enfoque novedoso en el que ambas propuestas consiguen unos resultados prometedores. La propuesta supervisada destaca por sus mejores resultados, mientras que la propuesta no supervisada tiene un interesante potencial por su mejor explicabilidad.