Probabilidad de que un protegido pueda desarrollar diabetes mellitus tipo II
La diabetes mellitus, enfermedad crónica producida cuando el páncreas no genera suficiente insulina (Hormona encargada de regular la concentración de glucosa en la sangre) o cuando el organismo no es capaz de utilizar de manera eficiente la insulina que produce; ocasionando daños importantes en algu...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
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- Palabra clave:
- Diabetes
Aprendizaje de manquina
Algoritmos de clasificacion
Diabetes
Machine learning
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Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas
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La diabetes mellitus, enfermedad crónica producida cuando el páncreas no genera suficiente insulina (Hormona encargada de regular la concentración de glucosa en la sangre) o cuando el organismo no es capaz de utilizar de manera eficiente la insulina que produce; ocasionando daños importantes en algunos órganos del cuerpo humano con especial énfasis en el sistema nervioso y/o vasos sanguíneos cuando no es controlada de manera adecuada.De acuerdo con datos publicados por la organización mundial de la salud, durante el año 2014 aproximadamente el 8.5% de las personas mayores de 8 años padecían de esta enfermedad y en 2019 causo alrededor de 1.5 millones de muertes en el mundo. (Organización Mundial de la Salud, 2021), mientras que, en Colombia de acuerdo con el ministerio de salud, 3 de cada 100 colombianos tienen diabetes. (Ministerio de Salud y Protección Social, 2020).Es por ello que en el desarrollo de este documento se buscara a través de la metodología Crisp-dm, la experimentación y utilización de técnicas de machine learning que permitan realizar el entrenamiento de algoritmos e identificación de la probabilidad de que una persona pueda padecer de diabetes mellitus tipo 2, con el objetivo de que esta información pueda servir de apoyo al personal médico a la toma de decisiones que permitan profundizar o no en el diagnóstico de la enfermedad de acuerdo con sus resultados. |
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Probabilidad de que un protegido pueda desarrollar diabetes mellitus tipo IIProbability that a protege may develop type II diabetes mellitusRodríguez Garzón, José AndrésRojas Salcedo, Lina MarcelaDiabetesAprendizaje de manquinaAlgoritmos de clasificacionDiabetesMachine learningClassification algorithmsMaestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicasDiabetesAprendizaje de máquinasAlgoritmos (Computadores)La diabetes mellitus, enfermedad crónica producida cuando el páncreas no genera suficiente insulina (Hormona encargada de regular la concentración de glucosa en la sangre) o cuando el organismo no es capaz de utilizar de manera eficiente la insulina que produce; ocasionando daños importantes en algunos órganos del cuerpo humano con especial énfasis en el sistema nervioso y/o vasos sanguíneos cuando no es controlada de manera adecuada.De acuerdo con datos publicados por la organización mundial de la salud, durante el año 2014 aproximadamente el 8.5% de las personas mayores de 8 años padecían de esta enfermedad y en 2019 causo alrededor de 1.5 millones de muertes en el mundo. (Organización Mundial de la Salud, 2021), mientras que, en Colombia de acuerdo con el ministerio de salud, 3 de cada 100 colombianos tienen diabetes. (Ministerio de Salud y Protección Social, 2020).Es por ello que en el desarrollo de este documento se buscara a través de la metodología Crisp-dm, la experimentación y utilización de técnicas de machine learning que permitan realizar el entrenamiento de algoritmos e identificación de la probabilidad de que una persona pueda padecer de diabetes mellitus tipo 2, con el objetivo de que esta información pueda servir de apoyo al personal médico a la toma de decisiones que permitan profundizar o no en el diagnóstico de la enfermedad de acuerdo con sus resultados.Diabetes mellitus, a chronic disease produced when the pancreas does not generate enough insulin (hormone responsible for regulating the concentration of glucose in the blood) or when the body is not able to efficiently use the insulin it produces; causing significant damage to some organs of the human body with special emphasis on the nervous system and / or blood vessels when not controlled properly.According to data published by the World Health Organization, during 2014 approximately 8.5% of people over 8 years of age suffered from this disease and in 2019 it caused around 1.5 million deaths worldwide. (Organización Mundial de la Salud, 2021), while, in Colombia according to the ministry of health, 3 out of 100 Colombians have diabetes. (Ministerio de Salud y Protección Social, 2020).That is why in the development of this document will be sought through the Crisp-dm methodology, the experimentation and use of machine learning techniques that allow the training of algorithms and identification of the probability that a person may suffer from type 2 diabetes mellitus, with the aim that this information can serve as support to the medical staff to make decisions that allow deepening or not in the diagnosis of the disease according to its results.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Analítica para la Inteligencia de NegociosFacultad de IngenieríaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasPajaro Hernandez, Juan PabloMora Lopez, Juan PabloPajaro Hernandez, Juan PabloMora Lopez, Juan Pablo2022-02-09T15:52:26Z2022-02-09T15:52:26Z2022-01-12http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/59035https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.59035instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T16:46:02Z |