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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/8572

    Título
    Genetic Algorithms to Simplify Prognosis of Endocarditis
    Autor
    Curiel Herrera, Leticia ElenaAutoridad UBU Orcid
    Baruque Zanón, BrunoAutoridad UBU Orcid
    Dueñas, Carlos
    Corchado, EmilioAutoridad UBU Orcid
    Pérez-Tárrago, Cristina
    Publicado en
    Intelligent Data Engineering and Automated Learning -- IDEAL 2011, p. 454–462
    Editorial
    Springer
    Fecha de publicación
    2011
    ISBN
    978-3-642-23878-9
    DOI
    10.1007/978-3-642-23878-9_54
    Descripción
    Trabajo presentado en: 12th International Conference, Norwich, UK, September 7-9, 2011. Proceedings
    Resumo
    This ongoing interdisciplinary research is based on the application of genetic algorithms to simplify the process of predicting the mortality of a critical illness called endocarditis. The goal is to determine the most relevant features (symptoms) of patients (samples) observed by doctors to predict the possible mortality once the patient is in treatment of bacterial endocarditis. This can help doctors to prognose the illness in early stages; by helping them to identify in advance possible solutions in order to aid the patient recover faster. The results obtained using a real data set, show that using only the features selected by employing a genetic algorithm from each patient’s case can predict with a quite high accuracy the most probable evolution of the patient.
    Palabras clave
    Genetic algorithms
    Support vector machine
    Infective endocarditis
    Feature selection algorithm
    Imperialist competitive algorithm
    Materia
    Informática
    Computer science
    Medicina
    Medicine
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/8572
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1007/978-3-642-23878-9_54
    Aparece en las colecciones
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    Arquivos deste item
    Nombre:
    Curiel-Genetic_algorithms_to_simplify_prognosis_of_endocarditis.pdf
    Tamaño:
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