Criterios de valoración en el diagnóstico y pronóstico de la pleuroneumonía equina. Aplicación de la curva ROC para determinación de fiabilidad diagnóstica

Los procesos respiratorios en los caballos representan un problema muy importante en la clínica equina ya que provocan bajas y/o disminuciones del rendimiento tanto en caballos de uso deportivo como de otros tipos. Por ello es importante valorar de manera precisa las enfermedades que pueden provocar la muerte del paciente por la gravedad de las lesiones que generan. También es imprescindible ser capaces de emitir un pronóstico lo más acertado posible en la valoración de los procesos para determinar la esperanza de vida y posibilidades de recuperación o no de los enfermos, y hacerlo en función de la etiología del proceso que les afecta y del diagnóstico preciso para cada caso. En las últimas décadas y gracias al avance de la técnica y al desarrollo de los métodos de exploración se pueden realizar diagnósticos precisos y la evaluación correcta y adecuada de los pacientes equinos que exploramos en la clínica. Hay que tener en cuenta además en este sentido que son importantes también los avances realizados en el conocimiento de las enfermedades específicas de los caballos en disciplinas como la Medicina Interna y resto de especialidades clínicas actuales, y también valorar el avance en el conocimiento de las técnicas diagnósticas actuales que se pueden utilizar de manera precisa en cada caso para llegar a un diagnóstico específico. También hay que valorar y utilizar los protocolos clínicos en Medicina que permiten evaluar de manera específica, ordenada y precisa hoy día alos pacientes equinos. Por otra parte, es también fundamental saber que en la actualidad para el empleo sistemático de cualquier procedimiento en Medicina se debe realizar siempre un estudio de comprobación de la fiabilidad del mismo, y conocer los métodos y pruebas o determinaciones diagnósticas utilizadas en el protocolo específico utilizado o propuesto. Estas comprobaciones de la sensibilidad de los métodos utilizados, se realizan con la aplicación de sistemas de análisis matemáticos específicos de probabilidad que permiten la valoración y la contrastación de los métodos diagnósticos utilizados para analizar su fiabilidad...

Generación de narrativa basada en criterios de calidad aprendidos automáticamente

En la sociedad actual, tenemos en alta estima a aquellas personas que demuestran tener un alto grado de creatividad, ya que implica la correcta aplicación de habilidades cognitivas que comúnmente consideramos reflejo de inteligencia. Con este proyecto, intentamos arrojar algo de luz sobre la creatividad computacional, concentrándonos en el ámbito de la generación automática de historias. Veremos los diferentes paradigmas existentes para la generación automática de historias, así como los sistemas previamente implementados, que nos han servido de referencia para completar el nuestro propio. Expondremos los detalles de nuestro sistema, un primer prototipo de un generador de historias capaz de valorar sus propios resultados, de forma que pueda filtrarlos para presentar los que considera mejores, además de poder cambiar completamente el contexto y el contenido de la historia de forma sencilla. Para ello, nos hemos basado en la generación de historias basada en gramáticas formales, con filtrado basado en un modelo generado previamente mediante aprendizaje máquina. Dicho modelo es generado a partir de las valoraciones de usuarios reales a historias generadas por el sistema para, posteriormente, analizar qué elementos de esas historias son los que desencadenan dicha valoración. De esta forma, estamos estudiando qué elementos hacen que una historia sea interesante para una persona, lo cual es especialmente interesante debido a la falta de consenso en este ámbito. A la hora de narrar las historias, hemos utilizado un enfoque basado en plantillas predefinidas por simplicidad, ya que la generación de lenguaje natural queda fuera del ámbito de este proyecto. Con todo esto, hemos conseguido implementar un generador de historias básico capaz, no sólo de generar un número muy elevado de historias diferentes, si no de valorar cuáles de esas historias son interesantes.