Optimización de estrategias de búsquedas científicas médicas utilizando técnicas de inteligencia artificial

Nieto González, Daniel Mauricio

Optimización de estrategias de búsquedas científicas médicas utilizando técnicas de inteligencia artificial

dc.contributor.advisor	Bustacara Medina, Cesar Julio
dc.contributor.author	Nieto González, Daniel Mauricio
dc.contributor.evaluator	Suarez Venegas, Daniel Ricardo
dc.contributor.evaluator	Diaz Chaparro, Luis Carlos
dc.date.accessioned	2022-01-19T15:16:41Z
dc.date.available	2022-01-19T15:16:41Z
dc.date.created	2021-12-10
dc.description.abstract	Este proyecto diseñó e implementó un prototipo de software funcional, capaz de optimizar el proceso y los resultados de las estrategias de búsqueda y la selección de artículos, al elaborar una revisión sistemática médica. La aplicación utilizó inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones en las fases más críticas del proceso. Se logró sugerir qué artículos incluir o excluir, utilizando un modelo Naive Bayes que logró clasificar con un 79,66% de precisión, y un AUC de 91,13% los manuscritos con base en clasificaciones previa realizadas por el usuario. Se utilizó para la extracción de información un algoritmo TF-IDF regularizado con L2, y procesamiento de lenguaje natural incluyendo stemming. Se logró también sugerir qué palabras clave incluir o excluir con el algoritmo TD-IDF. Al comparar los resultados con las métricas de otras herramientas, los AUC y precisiones fueron buenos. Queda pendiente explorar más a fondo WSS@95. Para el diseño arquitectónico se identificaron los RNF y RF, también se utilizaron las metodologías ADD y ATAM, elaborando vistas 4+1, lo cual permitió diseñar e implementar una arquitectura cliente-servidor con un servidor en capas, en donde el módulo de inteligencia artificial se desplegó como servidor backend en una de las 4 aplicaciones construidas. Se incluyeron las mejores prácticas de seguridad tales como encriptación, whitelisting y uso de tokens JWT. La arquitectura construida utilizó servicios de la infraestructura de la nube de AWS, tales como DynamoDB, S3 Buckets y RDS Postrgres, que junto con el diseño RESTful de las aplicaciones permiten una alta escalabilidad. @font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536870145 1107305727 0 0 415 0;}p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin:0cm; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:"Times New Roman",serif; mso-fareast-font-family:"Times New Roman";}.MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:11.0pt; mso-ansi-font-size:11.0pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; mso-fareast-language:ES-CO;}.MsoPapDefault {mso-style-type:export-only; mso-pagination:none;}div.WordSection1 {page:WordSection1;}	spa
dc.description.abstractenglish	This project designed and implemented a functional software prototype, capable of optimizing the process and results of search strategies and the selection of articles when preparing a medical systematic review. The application used artificial intelligence for decision-making support in the most critical phases of the process. It was possible to suggest which articles to include or exclude, using a Naive Bayes model that managed to classify the manuscripts with 79.66% precision, and an AUC of 91.13% based on previous classifications made by the user. A TF-IDF algorithm regularized with L2, and natural language processing including stemming, was used for information extraction. It was also possible to suggest which keywords to include or exclude with the TD-IDF algorithm. When comparing the results with the metrics of other tools, the AUC and accuracies were good. For the architectural design, the RNF and RF were identified, the ADD and ATAM methodologies were also used, developing 4 + 1 views, which allowed the design and implementation of a client-server architecture with a layered server, where the artificial intelligence module it was deployed as a backend server in one of the 4 applications built. The best security practices such as encryption, whitelisting and use of JWT tokens were included. The architecture built used services of the AWS Cloud infrastructure such as DynamoDB, S3 Buckets and RDS Postgres which altogether to the RESTful design of the applications permitted a high scalability. @font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536870145 1107305727 0 0 415 0;}p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin:0cm; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:"Times New Roman",serif; mso-fareast-font-family:"Times New Roman";}.MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:11.0pt; mso-ansi-font-size:11.0pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; mso-fareast-language:ES-CO;}.MsoPapDefault {mso-style-type:export-only; mso-pagination:none;}div.WordSection1 {page:WordSection1;}	spa
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.58492
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/58492
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería	spa
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
dc.rights.local	De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Inteligencia Artificial
dc.subject	Arquitectura de software
dc.subject	Revisiones Sistemáticas
dc.subject	Extracción de características
dc.subject	Procesamiento de Lenguaje Natural
dc.subject.armarc	Maestría en ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Inteligencia artificial	spa
dc.subject.armarc	Arquitectura de software	spa
dc.subject.armarc	Lenguaje natural (Informática)	spa
dc.subject.keyword	Artificial Intelligence
dc.subject.keyword	Software Architecture
dc.subject.keyword	Systematic Reviews
dc.subject.keyword	Information Retrieval
dc.subject.keyword	Natural Language Processing
dc.title	Optimización de estrategias de búsquedas científicas médicas utilizando técnicas de inteligencia artificial	spa
dc.title.english	Scientific search strategies optimization using artificial intelligence techniques	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría	spa