[ES]La aplicación de Deep Symbolic Learning en el análisis genómico ha comenzado a ganar tracción como un enfoque prometedor para interpretar y comprender vastos conjuntos de datos derivados de la secuenciación del ADN. Las técnicas de secuenciación de nueva generación (NGS) han revolucionado el campo de la genética clínica y la biología humana, generando volúmenes masivos de datos que requieren herramientas avanzadas para su análisis. Sin embargo, los métodos tradicionales a menudo resultan demasiado abstractos o complicados para el personal clínico. Este trabajo se centra en explorar cómo el Deep Symbolic Learning, un subcampo de la inteligencia artificial explicable (XAI), puede ser aplicado efectivamente a los datos de NGS. Se llevará a cabo una evaluación detallada de la adecuación de diferentes arquitecturas, con el objetivo final de ofrecer recomendaciones para su implementación en flujos de trabajo de secuenciación clínica.
