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Título : Modelo basado en aprendizaje de máquina supervisado, para el análisis de datos cardiovasculares y su aplicación en el diagnóstico y pronóstico médico mediante el uso de una página Web dinámica.
Autor : Macías Sánchez, Angélica María
Cevallos Tumbaco, Cristhian Miguel
Tutor(es): Cevallos Torres, Lorenzo Jeovanny
Palabras clave : Enfermedades cardiovasculares
Redes bayesianas
Cardiovascular diseases
Machine learning
Bayesian Networks
Diagnostic
Naive Bayes
Fecha de publicación : oct-2019
Editorial : Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
Tipo: bachelorThesis
Resumen : Las enfermedades cardiovasculares son un problema de la salud pública en el Ecuador y todo el mundo, por lo que este trabajo investigativo propone el diseño de un modelo computacional de clasificación a través del uso de técnicas de machine learning, hemos optado por trabajar con el aprendizaje automático apoyado en un modelo probabilístico que permita evaluar los factores de riesgo de las enfermedades cardiovasculares. Este modelo está basado en Redes Bayesianas, que, en base a los factores de riesgo de la enfermedad, mostrará como resultado el porcentaje que tiene el paciente de contraer la misma. Se aplicó la metodología de investigación documental que aporte con el conocimiento necesario para la realización de este proyecto en el cual se realizaron pruebas para verificar el comportamiento de cada una de las variables utilizadas en el modelo probabilístico, el cual brindará resultados eficientes y en un corto periodo de tiempo siendo así una herramienta de apoyo en la toma de decisiones a los expertos y aportando con el diagnóstico oportuno para prevenir la enfermedad.
Cardiovascular diseases are a public health problem in Ecuador and around the world, so this research project proposes the design of a computational classification model through the use of machine learning techniques, we have chosen to work with learning automatic based on a probabilistic model that allows to evaluate the risk factors of cardiovascular diseases. This model is based on Bayesian Networks, which, based on the risk factors of the disease, determined as a result the percentage that the patient has of contracting it. The documentary research methodology that provides the necessary knowledge to carry out this project was applied in which tests were carried out to verify the behavior of each of the variables used in the probabilistic model, which will provide efficient results and in a short period of time being thus a support tool in the decision making of the experts and contributing with the opportune diagnosis to prevent the disease
Descripción : PDF
URI : http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/45264
Aparece en las colecciones: Proyectos - Ingeniería en Sistemas Computacionales

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