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Título: Optimización del sistema web de la Veterinaria Dueñas para identificar casos de insuficiencia renal mediante árbol de decisiones
Asesor(es): Zambrano Loli, Gener Victor; Bernuy Alva, Augusto Ernesto
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad de San Martín de Porres
Resumen: Una enfermedad muy común en perros y gatos, que les afecta sin importar raza, sexo o edad, es la insuficiencia renal. Esta enfermedad tiene una sintomatología que puede ser confundida por otro tipo de dolencias, generalmente gástricos, que al tratarse tarde puede provocar daños irreversibles en la salud de la mascota e incluso la muerte. El objetivo de la presente tesis fue de crear un módulo web de predicción que permita identificar los posibles casos de perros y gatos que estén sufriendo una insuficiencia renal a fin de mejorar el diagnóstico correspondiente a la enfermedad. Para desarrollar la solución se utilizaron las historias clínicas registradas en la veterinaria, se enlistó una serie de características y síntomas de la insuficiencia renal y conforme el análisis de los datos identificar cuáles de estas características y síntomas eran las más relevantes para la predicción mediante un árbol de decisiones. Se utilizaron los lenguajes de programación Python y PHP, sin dejar de lado la utilización de HTML al ser una solución web. Se utilizó la metodología ágil XP para el desarrollo del proyecto, mientras que para el análisis de los datos se utilizó CRISP-DM.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Computación y Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero de Computación y Sistemas
Jurado: Palomino Guerrero, Carla Rocío; Leon Lescano, Norma Birginia; Figueroa Revilla, Jorge Martin; Yamao, Eiriku
Fecha de registro: 16-mar-2022; 16-mar-2022



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