Diseño e implementación de un aplicativo para soporte de decisiones médicas en pacientes con riesgo de diabetes tipo 2

La Inteligencia Artificial y su aplicación en el campo de la medicina han generado gran revolución en los últimos tiempos, pues la creación de métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado permiten avances significativos en cuanto a la predicción y clasificación de personas con posibles enfermedades tales como la diabetes. Para la identificación de los distintos métodos de Machine Learning que existen, se realizó una revisión sistemática de la literatura y se extrajo información relevante sobre ellos con el fin de tomarlos como referencia en este proyecto. Luego, se eligió y desarrolló un modelo basado en arboles de decisión que obtuvo métricas del 75% usando la metodología ágil del desarrollo Scrum con esprints semanales encaminados a la implementación de cada funcionalidad. Por último, se obtuvieron graficas relevantes que describen el conjunto de datos utilizado (Pima Indians Diabetes Database) y se desplegó un prototipo tipo dashboard que permite obtener la probabilidad de que a un paciente sea diagnosticado con diabetes tipo 2. El presente trabajo tiene como propósito diseñar, modelar e implementar un aplicativo que brinde soporte al profesional de la salud a la hora de tomar decisiones respecto a pacientes en riesgo de diabetes tipo 2.

• Autores: Benavides Rodríguez, Arnaldo; Escolar Gaviria, Donny Brian; Medina Meza, Víctor Raúl
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11247
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/11247
• Palabra clave: Inteligencia artificial, diabetes, machine learning, algoritmo, aplicación, medicina; Artificial intelligence, diabetes, machine learning, algorithm, application, medicine
• License: Universidad del Norte