Sistema de predicción de resultados de análisis clínicos para pruebas rápidas
Autor:
Vegas-Diez, David
Fecha:
02/02/2021Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesisResumen:
En la actualidad se usan diferentes métodos para la detección de ciertas enfermedades.
Dentro de todos estos métodos existen un grupo de pruebas que se denominan pruebas
rápidas, las cuales tiene como fin la detección de algunas enfermedades o patologías en un
corto periodo de tiempo, habitualmente no superior a 30 minutos. Existen varios métodos para
la evaluación del resultado de las pruebas rápidas, siendo el análisis visual el más usado. El
objetivo de la investigación realizada es la búsqueda de un nuevo método de predicción de
resultados obtenidos mediante sistemas de pruebas rápidas, con el fin de mejorar la fiabilidad
de los resultados, así como de agilizar su resolución. La metodología a seguir consta de la
realización de 15000 test, los cuales aportarán los datos de las mediciones. Junto con el
resultado de cada prueba se obtiene la evaluación por parte de especialistas de laboratorio,
con experiencia en análisis de pruebas rápidas. Una vez obtenidos estos datos se procede al
estudio y filtrado de los datos creando dos grupos. El primer grupo de entrenamiento sirve
para entrenar el modelo de predicción y el segundo grupo de test se utiliza para la
comprobación de la precisión del modelo. Con los datos de test se consigue un resultado con
una precisión del 94.78%.
Descripción:
Different methods are currently used to detect certain diseases. Within all these methods there
is a group of tests called rapid tests, which are intended to detect some diseases or pathologies
in a short period of time, usually not more than 30 minutes. There are several methods for
evaluating the results of rapid tests, visual analysis being the most used. The objective of the
research carried out is the search for a new method of predicting the results obtained through
rapid test systems, in order to improve the reliability of the results, as well as speed up their
resolution. The methodology to be followed consists of performing 15,000 tests, which will
provide the measurement data. Together with the result of each test, the evaluation is obtained
by laboratory specialists with experience in rapid test analysis. Once these data are obtained,
the data is studied and filtered, creating two groups. The first training group is used to train the
prediction model and the second test group is used to verify the precision of the model. With
the test data, a result is achieved with a precision of 94.78%.
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