@mastersthesis{10902/35361,
year = {2024},
month = {6},
url = {https://hdl.handle.net/10902/35361},
abstract = {En este trabajo se ha desarrollado la aplicación Intellcyst, una herramienta de Inteligencia Artificial para el diagnóstico y tratamiento del Síndrome de Ovario Poliquístico (SOP). El SOP es la principal enfermedad reproductiva que sufren las mujeres, y su sintomatología es muy diversa, lo que en muchos casos dificulta el diagnóstico. Debido a esto se ha desarrollado un modelo de diagnóstico, utilizando distintos algoritmos de Aprendizaje Automático, y el conocimiento experto sobre el SOP aplicando un sistema híbrido. Así mismo, se ha diseñado una aplicación que permite al usuario utilizar este modelo de forma sencilla, para obtener una probabilidad de diagnóstico y un tratamiento personalizado y específico para cada paciente.},
abstract = {This work presents the development of Intellcyst, an Artificial Intelligence tool for the diagnosis and treatment of the Polycystic Ovary Syndrome (PCOS). PCOS is the most common disease in women of preproductive age, and its symptomatology is very diverse, what can lead to difficulties in its diagnosis. Because of this we have decided to develop a diagnosis model, using different Machine Learning algorithms and the expert knowledge of PCOS in a hybrid system. In addition, we have designed an app that allows the user to access easily to this diagnosis model, in order to obtain a diagnosis probability, and a specific and personalized curse of treatment.},
title = {Intellcyst: herramienta de diagnóstico basada en IA para el síndrome de ovario poliquístico},
author = {Monje Ibáñez, Paula},
}