Clasificación de tipos de dolor de cabeza y migraña a través de historiales clínicos mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural

El Trabajo de Fin de Máster se enfoca en el estudio de historias clínicas de pacientes con migraña utilizando técnicas de Machine Learning, Deep Learning y Procesado de Lenguaje Natural. El objetivo principal del trabajo es el perfilado de pacientes mediante clustering, con el fin de encontrar patrones y características comunes que permitan mejorar el diagnóstico y tratamiento de la migraña.
Para lograr este objetivo, se comienza por realizar el clustering de los pacientes basado en las características de sus historias clínicas. A partir de esto, se identifican los grupos de pacientes con características similares. Luego, se realiza un estudio de la sintomatología de los pacientes en cada uno de los clusters, para entender las particularidades y características de la migraña en cada grupo.
Este enfoque permite identificar patrones y características comunes entre pacientes, lo que puede ser útil para mejorar el diagnóstico y tratamiento de la migraña en cada grupo de pacientes. Además, el enfoque metodológico utilizado en este trabajo puede ser aplicado en otros estudios de análisis de historias clínicas de pacientes.

The Master's thesis focuses on the study of clinical records of patients with migraines using Machine Learning, Deep Learning, and Natural Language Processing techniques. The main objective of the work is patient profiling through clustering in order to find common patterns and features that can improve the diagnosis and treatment of migraines.

To achieve this objective, the clustering of patients is performed based on the characteristics of their clinical records. From this, groups of patients with similar characteristics are identified. Then, a study of the symptomatology of the patients in each cluster is carried out to understand the particularities and characteristics of migraines in each group.

This approach allows for the identification of common patterns and characteristics among patients, which can be useful in improving the diagnosis and treatment of migraines in each group of patients. Additionally, the methodological approach used in this work can be applied in other studies of patient clinical record analysis.