Diseño de un aplicativo para la identificación del estado de riesgo biopsicosocial en madres gestantes

La muerte fetal en Colombia es considerada como un problema de alto impacto en la salud pública, debido a que vulnera la salud de la madre y genera efectos emocionales tanto para ella como para su familia. A lo largo de los años, se han realizado diferentes estudios que han comprobado que los factores biopsicosociales tienen incidencia en la muerte fetal y que es de vital importancia tratarlos durante todo el embarazo. Este trabajo busca crear un modelo predictivo que identifique estas variables y permita identificar tempranamente este tipo de condiciones negativas en la salud de las madre. Usa como método de modelamiento el Auto Machine Learning, para desarrollar ágilmente modelos similares a problemas de clasificación. Para esto, se implementó una herramienta de Python llamada TPOT, que crea y optimiza automáticamente las tuberías de aprendizaje automático mediante la programación genética, para encontrar los mejores parámetros y conjuntos de algoritmos. Para el desarrollo del modelo, se utilizaron las bases de datos de natalidad y defunciones fetales del DANE, desde el año 2007 hasta el 2016 y se obtuvo como resultado Gradient Boosting, el cual arrojó una precisión de 80.7%. Finalmente, para identificar el estado riesgo biopsicosocial en madres que asisten periódicamente a controles prenatales, se desarrolló un aplicativo que funciona mediante una interfaz, la cual permite al médico conocer si la madre presenta o no un riesgo.

• Autores: Álvarez Obregón, María Alejandra; Buitrago Cáceres, Daniel Andrés; Roa Ruiz, María Fernanda; Tapia Ceballos, Juan José
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/44756
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/44756
• Palabra clave: Riesgos biopsicosociales; Aprendizaje automático automatizado; Herramienta de optimización de tubería basada en árboles; Biopsychosocial risk; Auto machine learning; Tree-based pipeline optimization tool; Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas; Periodo de embarazo; Mortalidad materna; Desarrollo fetal; Gradiente
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional