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https://accedacris.ulpgc.es/jspui/handle/10553/140745
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Quesada Arencibia, Francisco Alexis | - |
| dc.contributor.advisor | González Hernández, Ayoze Nauzet | - |
| dc.contributor.author | Suárez Santiago, Brian | - |
| dc.date.accessioned | 2025-06-22T20:03:30Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-22T20:03:30Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | en_US |
| dc.identifier.other | Gestión académica | - |
| dc.identifier.uri | https://accedacris.ulpgc.es/handle/10553/140745 | - |
| dc.description.abstract | Es innegable que la población mundial está envejeciendo. En las últimas décadas, la proporción de mayores de 80 años se ha triplicado [3] y en numerosos medios se dice que ya ha nacido la primera persona que vivirá más de 150 años [4]. Sin embargo, no es lo mismo vivir muchos años que vivirlos bien. A día de hoy, investigadores de todo el mundo intentan comprender uno de los mayores retos a los que se enfrenta la comunidad científica: el Alzheimer, el tipo de demencia más común del mundo. A medida que avanza, esta enfermedad deteriora la memoria, el pensamiento y finalmente, la esencia de uno mismo. Aunque actualmente no existe una cura para ella, se han producido numerosos avances científicos en los últimos años, y cada vez comprendemos mejor qué hay detrás de esta enfermedad. En este contexto, el presente Trabajo de Fin de Grado titulado “Aplicación de Técnicas Avanzadas de Inteligencia Artificial en el Diagnóstico Temprano del Alzheimer” explora el uso innovador de la Inteligencia Artificial en el campo de la medicina, específicamente para abordar el diagnóstico precoz del Alzheimer. Este proyecto representa un estudio significativo en la intersección entre la tecnología y la salud, proponiendo soluciones que pueden transformar la manera en la que se detectan y manejan enfermedades neurodegenerativas. El enfoque se centra en el desarrollo y la aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial para detectar dicha enfermedad en sus etapas más incipientes. Utilizando técnicas de aprendizaje automático y análisis de grandes volúmenes de imágenes tomográficas, este estudio busca identificar patrones y señales tempranas del Alzheimer, con el objetivo de facilitar una intervención más rápida y efectiva. En términos de impacto social, este proyecto subraya la importancia de integrar tecnologías avanzadas en la medicina para enfrentar los desafíos de una población envejecida. La aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para el diagnóstico temprano del Alzheimer no solo simboliza un avance tecnológico, sino también un compromiso con la mejora de la sanidad pública y el bienestar social. A través de este enfoque, se espera inspirar futuras investigaciones y desarrollos en la conjunción de la Inteligencia Artificial y la medicina, promoviendo un futuro donde la tecnología sea una aliada clave en la lucha contra enfermedades debilitantes como el Alzheimer. | en_US |
| dc.description.abstract | It is undeniable that the world population is aging. In recent decades, the proportion of people over 80 years old has tripled [3], and numerous media sources claim that the !rst person who will live more than 150 years has already been born [4]. However, living many years is not the same as living them well. Today, researchers worldwide are attempting to understand one of the greatest challenges faced by the scienti!c community: Alzheimer’s disease, the most common type of dementia in the world. As the disease progresses, it deteriores memory, thinking, and ultimately, the essence of one’s being. Although there is currently no cure for it, numerous scienti!c advances have been made in recent years, and we are increasingly understanding what lies behind this disease. In this context, the present !nal degree thesis titled “Aplicación de Técnicas Avanzadas de Inteligencia Artificial en el Diagnóstico Temprano del Alzheimer“ explores the innovative use of artificial intelligence in the !eld of medicine, speci!cally addressing the early diagnosis of Alzheimer’s disease. This project represents a signi!cant study at the intersection of technology and health, proposing solutions that could transform the way neurodegenerative diseases are detected and managed. The focus is on the development and application of artificial intelligence algorithms to detect this disease in its earliest stages. Utilizing Machine Learning techniques and analyzing large volumes of tomographic images, this study aims to identify early patterns and signals of Alzheimer’s, with the objective of facilitating faster and more efective intervention. In terms of social impact, this project highlights the importance of integrating advanced technologies in medicine to address the challenges of an aging population. The application of artificial intelligence techniques for the early diagnosis of Alzheimer’s symbolizes not only a technological advancement but also a commitment to improving public health and social welfare. Through this approach, it is expected to inspire future research and developments at the conjunction of arti!cial intelligence and medicine, promoting a future where technology becomes a key ally in the !ght against debilitating diseases like Alzheimer’s. | en_US |
| dc.language | spa | en_US |
| dc.subject | 120317 Informática | en_US |
| dc.subject.other | Envejecimiento | en_US |
| dc.subject.other | Alzheimer | en_US |
| dc.subject.other | Diagnóstico temprano | en_US |
| dc.subject.other | Inteligencia Artificial | en_US |
| dc.subject.other | Aprendizaje automático | en_US |
| dc.subject.other | Modelos predictivos | en_US |
| dc.subject.other | Imágenes médicas | en_US |
| dc.subject.other | Medicina personalizada | en_US |
| dc.subject.other | Tecnología en salud | en_US |
| dc.subject.other | Avances científicos | en_US |
| dc.subject.other | Aging | en_US |
| dc.subject.other | Alzheimer’s | en_US |
| dc.subject.other | Early diagnosis | en_US |
| dc.subject.other | Artificial intelligence | en_US |
| dc.subject.other | Machine Learning | en_US |
| dc.subject.other | Predictive modeling | en_US |
| dc.subject.other | Medical imaging | en_US |
| dc.subject.other | Personalized medicine | en_US |
| dc.subject.other | Healthcare technology | en_US |
| dc.subject.other | Scientific advances | en_US |
| dc.title | Aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial en el diagnóstico temprano del Alzheimer | en_US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
| dc.type | BachelorThesis | en_US |
| dc.contributor.departamento | Departamento de Informática y Sistemas | en_US |
| dc.contributor.facultad | Escuela de Ingeniería Informática | en_US |
| dc.investigacion | Ingeniería y Arquitectura | en_US |
| dc.type2 | Trabajo final de grado | en_US |
| dc.utils.revision | Sí | en_US |
| dc.identifier.matricula | TFT-28361 | - |
| dc.identifier.ulpgc | Sí | en_US |
| dc.contributor.buulpgc | BU-INF | en_US |
| dc.contributor.titulacion | Grado en Ingeniería Informática | - |
| item.grantfulltext | open | - |
| item.fulltext | Con texto completo | - |
| crisitem.advisor.dept | GIR IUCES: Computación inteligente, percepción y big data | - |
| crisitem.advisor.dept | IU de Cibernética, Empresa y Sociedad | - |
| crisitem.advisor.dept | Departamento de Informática y Sistemas | - |
| Appears in Collections: | Trabajo final de grado | |
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