Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso

La medicina 4P (predictiva, de precisión, personalizada y participativa) requiere la comprensión exhaustiva diversos factores genéticos, congénitos, sociales, medioambientales y biomédicos, los cuales están interrelacionados de manera compleja. Además, la información relevante en contextos médicos e...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Massiris, Miguel, Delrieux, Claudio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178466
Aporte de:
id I19-R120-10915-178466
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1784662025-04-25T20:07:38Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178466 Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso Massiris, Miguel Delrieux, Claudio 2024-08 2024 2025-04-25T13:47:36Z es Ciencias Informáticas Grafos de Conocimiento Procesamiento de Lenguaje Natural Origen de la Salud y Enfermedad en el Desarrollo (DOHAD) La medicina 4P (predictiva, de precisión, personalizada y participativa) requiere la comprensión exhaustiva diversos factores genéticos, congénitos, sociales, medioambientales y biomédicos, los cuales están interrelacionados de manera compleja. Además, la información relevante en contextos médicos está dispersa en diferentes investigaciones y foros específicos, lo que complica su aprovechamiento para prever y abordar condiciones de salud con intervenciones tempranas. En este trabajo se propone investigar métodos Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Grafos de Conocimiento (KG) para inferir, representar y visualizar las complejas relaciones entre el Origen de la Salud y Enfermedad en el Desarrollo (DOHAD) y las trayectorias adversas para la salud, con el objetivo de un ulterior desarrollo de una herramienta con uso clínico en neonatología. En particular, este trabajo se enfoca en el sobrepeso/obesidad infantil, dada su relevancia como uno de los principales riesgos de salud a nivel mundial. Se realizó una búsqueda bibliográfica exhaustiva con la cual se alimentó un modelo de tópicos (Topic Modeling), el cual fue validado por un grupo de especialistas de diversas disciplinas. Con dichos tópicos, se construyó un KG probabilístico, el cual ofrece una comprensión profunda de la etiología de esta condición, así como las posibles intervenciones durante la historia gestacional o los primeros años de vida, con vista a mitigar sus aspectos adversos. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 36-40
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
Grafos de Conocimiento
Procesamiento de Lenguaje Natural
Origen de la Salud y Enfermedad en el Desarrollo (DOHAD)
spellingShingle Ciencias Informáticas
Grafos de Conocimiento
Procesamiento de Lenguaje Natural
Origen de la Salud y Enfermedad en el Desarrollo (DOHAD)
Massiris, Miguel
Delrieux, Claudio
Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso
topic_facet Ciencias Informáticas
Grafos de Conocimiento
Procesamiento de Lenguaje Natural
Origen de la Salud y Enfermedad en el Desarrollo (DOHAD)
description La medicina 4P (predictiva, de precisión, personalizada y participativa) requiere la comprensión exhaustiva diversos factores genéticos, congénitos, sociales, medioambientales y biomédicos, los cuales están interrelacionados de manera compleja. Además, la información relevante en contextos médicos está dispersa en diferentes investigaciones y foros específicos, lo que complica su aprovechamiento para prever y abordar condiciones de salud con intervenciones tempranas. En este trabajo se propone investigar métodos Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Grafos de Conocimiento (KG) para inferir, representar y visualizar las complejas relaciones entre el Origen de la Salud y Enfermedad en el Desarrollo (DOHAD) y las trayectorias adversas para la salud, con el objetivo de un ulterior desarrollo de una herramienta con uso clínico en neonatología. En particular, este trabajo se enfoca en el sobrepeso/obesidad infantil, dada su relevancia como uno de los principales riesgos de salud a nivel mundial. Se realizó una búsqueda bibliográfica exhaustiva con la cual se alimentó un modelo de tópicos (Topic Modeling), el cual fue validado por un grupo de especialistas de diversas disciplinas. Con dichos tópicos, se construyó un KG probabilístico, el cual ofrece una comprensión profunda de la etiología de esta condición, así como las posibles intervenciones durante la historia gestacional o los primeros años de vida, con vista a mitigar sus aspectos adversos.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Massiris, Miguel
Delrieux, Claudio
author_facet Massiris, Miguel
Delrieux, Claudio
author_sort Massiris, Miguel
title Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso
title_short Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso
title_full Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso
title_fullStr Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso
title_full_unstemmed Grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso
title_sort grafos de conocimiento y sistemas de recomendación para prevención de sobrepeso
publishDate 2024
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178466
work_keys_str_mv AT massirismiguel grafosdeconocimientoysistemasderecomendacionparaprevenciondesobrepeso
AT delrieuxclaudio grafosdeconocimientoysistemasderecomendacionparaprevenciondesobrepeso
_version_ 1847925371189592064