Aplicación de modelos basados en árboles y procesamiento del lenguaje natural para mejorar la precisión en diagnósticos médicos y estimaciones de supervivencia: Un estudio comparativo.

El presente estudio se enfoca en comparar la precisión diagnóstica entre modelos basados en árboles de decisión y métodos tradicionales en el ámbito médico. Además, se analiza la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para la estimación de la supervivencia de pacientes con condiciones médicas específicas. Utilizando datos clínicos y registros médicos, se busca evaluar el desempeño de estas técnicas en entornos clínicos simulados, con el fin de mejorar la precisión y la eficiencia tanto en los diagnósticos como en las predicciones de supervivencia. Este enfoque pretende contribuir al avance de herramientas computacionales en la medicina, facilitando mejores prácticas clínicas y decisiones terapéuticas más informadas.