Implementación del análisis estadístico en ciencias biomédicas mediante un asistente interactivo multiagente basado en modelos de lenguaje grande

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dc.contributor.advisorYosa, Juvenal
dc.contributor.advisorMontoya Villegas, Julio César
dc.contributor.authorGonzález-Torres, Henry Joseth
dc.date.accessioned2025-09-03T18:28:08Z
dc.date.available2025-09-03T18:28:08Z
dc.date.issued2025-08-28
dc.description.abstractEl presente estudio tuvo como objetivo evaluar la implementación de un sistema multiagente interactivo basado en modelos de lenguaje grande (LLMs) para automatizar el análisis estadístico en investigaciones biomédicas, garantizando precisión, reproducibilidad y aplicabilidad práctica. Se desarrolló un asistente compuesto por siete agentes especializados —planificación, análisis, investigación contextual, generación, verificación, depuración y documentación— que colaboran de forma secuencial e iterativa con supervisión humana (Human-in-the-Loop). El diseño fue experimental in silico, utilizando datos reales y simulaciones en entorno controlado. La validación funcional se llevó a cabo mediante una escala heurística de 15 ítems aplicada por expertos sobre 30 artículos científicos, evaluando precisión técnica, claridad del código, replicabilidad y documentación. Se obtuvo una alta concordancia interevaluador (AC1 = 0.831 ± 0.075) y una puntuación promedio de 4.38 ± 0.93. Destacaron la claridad del código (4.88 ± 0.33) y la documentación generada (4.88 ± 0.33). Sin embargo, se observaron limitaciones en la identificación automática de variables (1.85 ± 0.66) y la replicación exacta de resultados (3.33 ± 0.69). En paralelo, se evaluó la aplicabilidad práctica mediante la escala System Usability Scale (SUS) aplicada a 34 usuarios, complementada con análisis semántico-emocional de sus respuestas. El puntaje mediano de usabilidad fue de 78.8 (IQR: 72.5–87.5), con predominio de emociones positivas como confianza, anticipación y satisfacción. Se concluye que el sistema multiagente mostró un desempeño funcional robusto y una buena aceptación por parte de los usuarios, posicionándose como una herramienta prometedora para fortalecer la reproducibilidad y eficiencia en el análisis estadístico aplicado a la ciencia biomédica.spa
dc.description.degreelevelDoctoradospa
dc.description.degreenameDOCTOR(A) EN CIENCIAS BIOMÉDICASspa
dc.format.extent1 recurso en línea (172 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/36650
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE SALUDspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programDOCTORADO EN CIENCIAS BIOMÉDICASspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembInvestigación biomédica
dc.subject.lembModelos de lenguaje grande LLM)
dc.subject.lembAgentes inteligentes (Programa para computador)
dc.subject.lembReproducibilidad científica
dc.subject.lembAnálisis estadístico
dc.titleImplementación del análisis estadístico en ciencias biomédicas mediante un asistente interactivo multiagente basado en modelos de lenguaje grandespa
dc.typeTrabajo de grado - Doctoradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TD
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0001-7434-4568
person.identifier.orcid0000-0002-6153-7149
relation.isAuthorOfPublication6d495c7c-c0ef-47d8-847b-8c0d32f62385
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relation.isDirectorOfPublication236aa7bf-b998-4289-919d-afe090ce440e
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