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Título: Machine learning y el riesgo de accidente cerebrovascular en pacientes del consultorio del Dr. Pinto
Asesor(es): Peralta Delgado, Carlos Salvador
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Científica del Sur
Resumen: La presente investigación se basó en torno a la problemática en el consultorio médico del Dr. Pinto sobre la incidencia de accidentes cerebrovasculares. Por ello, este estudio se enfoca en el uso de machine learning para desarrollar e implementar una aplicación web que considere las principales condiciones de riesgo del paciente, y prediga esta enfermedad, sirviendo como referencia para el doctor. Esta investigación tiene un diseño experimental y su objetivo es determinar el nivel de influencia para predecir el riesgo de accidente cerebrovascular en pacientes del consultorio en cuestión. Por ende, la solución que se desarrolló fue una aplicación web basada en un modelo de Random Forest que procesa la data, y predice accidentes cerebrovasculares. Todo esto mediante una primera interfaz en la cual se ingresan los principales riesgos del paciente tales como la edad, glucosa, hipertensión, entre otros. Mientras que en la segunda interfaz, el médico consulta los resultados procesados. Para el desarrollo de esta solución se aplicó la metodología de Data Science, considerando también los detalles de los principales requerimientos funcionales. Los resultados indican que sí existe una relación entre machine learning y los accidentes cerebrovasculares, ya que tanto los diagnósticos predichos como los reales son iguales. Por ello, se concluye que la solución es de utilidad para el consultorio del Dr. Pinto.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas Empresariales
Institución que otorga el grado o título: Universidad Científica del Sur. Facultad de Ciencias Empresariales
Grado o título: Ingeniero de Sistemas Empresariales
Jurado: Meza Balvin, Sandra Jeannet; Salas Rojas, Jean Merry; Auccahuasi Aiquipa, Wilver
Fecha de registro: 12-may-2021; 12-may-2021



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