Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson

The diseases that human beings suffer in many cases do not have a clear origin, but when it affects a person it prevents them from having an adequate life. Such is the case of Parkinson's disease, it is a neurodegenerative disease that occurs in people at a certain stage of their life, despite...

Full description

Autores:
Ortiz Díaz, Jhon Michael
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Aprendizaje Automático
Parkinson
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Rights
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description The diseases that human beings suffer in many cases do not have a clear origin, but when it affects a person it prevents them from having an adequate life. Such is the case of Parkinson's disease, it is a neurodegenerative disease that occurs in people at a certain stage of their life, despite the fact that drugs may or may not help to live with this condition, currently there is no cure as such and every time the figures on the number of people suffering from this disease grow because there is no effective treatment. Something that could help to predict it has to do with the use of machine learning, from the data that we have, it can be determined what condition that person will have, that is, whether or not they will develop PD (Parkinson's disease), with the help of studies and data obtained related to the subject, models can be trained to make a better prediction
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ALAKH SETHI. (s/f). Transformar función en Python, Pandas. analyticsvidhya. Alonso Romero, L., & Calonge Cano, T. (s/f). Capítulo 1.-Redes Neuronales y Reconocimiento de Patrones
Berzal, F. (s/f). Breve historia de la inteligencia artificial: el camino hacia la empresa. Recuperado el 8 de septiembre de 2020, de https://asesoresdepymes.com/breve-historia-la-inteligencia-artificial-caminohacia-la-empresa/
Christian Versloot. (s/f). ¿Cómo utilizar Dropout con Keras? - MachineCurve.
Collab. (s/f). Te damos la bienvenida a Colaboratory - Colaboratory.
conexion capital. (2018). Cerca de 1.000 pacientes con párkinson fueron atendidos en 2018 en Bogotá. 26 de diciembre de 2018. https://conexioncapital.co/panorama-parkinson-bogota/
Constitución Politica de Colombia. (s/f). Artículo 15 de la Constitución Política de Colombia. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://www.constitucioncolombia.com/titulo-2/capitulo-1/articulo-15
Cornellius Yudha Wijaya. (2021). 5 método de selección de funciones de ScikitLearn que debe conocer | de Cornellius Yudha Wijaya | Mar, 2021 | Hacia la ciencia de datos
Daniel Burrueco. (s/f-a). sklearn.model_selection.train_test_split | Interactive Chaos
Estevez, M. (s/f). Un acercamiento a los modelos de clasificación - Inteligencia Analítica. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://inteligenciaanalitica.com/acercamiento-modelos-clasificacion/
Federación Española. (s/f). DÍA MUNDIAL DEL PÁRKINSON 2019 - Federación Española de Parkinson. Recuperado el 9 de marzo de 2021, de https://www.esparkinson.es/diamundialdelparkinson/
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ALAKH SETHI. (s/f). Transformar función en Python, Pandas. analyticsvidhya. Alonso Romero, L., & Calonge Cano, T. (s/f). Capítulo 1.-Redes Neuronales y Reconocimiento de Patrones
Berzal, F. (s/f). Breve historia de la inteligencia artificial: el camino hacia la empresa. Recuperado el 8 de septiembre de 2020, de https://asesoresdepymes.com/breve-historia-la-inteligencia-artificial-caminohacia-la-empresa/
Christian Versloot. (s/f). ¿Cómo utilizar Dropout con Keras? - MachineCurve.
Collab. (s/f). Te damos la bienvenida a Colaboratory - Colaboratory.
conexion capital. (2018). Cerca de 1.000 pacientes con párkinson fueron atendidos en 2018 en Bogotá. 26 de diciembre de 2018. https://conexioncapital.co/panorama-parkinson-bogota/
Constitución Politica de Colombia. (s/f). Artículo 15 de la Constitución Política de Colombia. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://www.constitucioncolombia.com/titulo-2/capitulo-1/articulo-15
Cornellius Yudha Wijaya. (2021). 5 método de selección de funciones de ScikitLearn que debe conocer | de Cornellius Yudha Wijaya | Mar, 2021 | Hacia la ciencia de datos
Daniel Burrueco. (s/f-a). sklearn.model_selection.train_test_split | Interactive Chaos
Estevez, M. (s/f). Un acercamiento a los modelos de clasificación - Inteligencia Analítica. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://inteligenciaanalitica.com/acercamiento-modelos-clasificacion/
Federación Española. (s/f). DÍA MUNDIAL DEL PÁRKINSON 2019 - Federación Española de Parkinson. Recuperado el 9 de marzo de 2021, de https://www.esparkinson.es/diamundialdelparkinson/
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DÍA MUNDIAL DEL PÁRKINSON 2019 - Federación Española de Parkinson. Recuperado el 9 de marzo de 2021, de https://www.esparkinson.es/diamundialdelparkinson/instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/The diseases that human beings suffer in many cases do not have a clear origin, but when it affects a person it prevents them from having an adequate life. Such is the case of Parkinson's disease, it is a neurodegenerative disease that occurs in people at a certain stage of their life, despite the fact that drugs may or may not help to live with this condition, currently there is no cure as such and every time the figures on the number of people suffering from this disease grow because there is no effective treatment. Something that could help to predict it has to do with the use of machine learning, from the data that we have, it can be determined what condition that person will have, that is, whether or not they will develop PD (Parkinson's disease), with the help of studies and data obtained related to the subject, models can be trained to make a better predictionLas enfermedades que llegan a padecer los seres humanos en muchos casos no tienen un origen claro, pero cuando afecta a una persona impide que tenga una vida adecuada. Tal es el caso de la enfermedad de Parkinson, se trata de un padecimiento neurodegenerativo que les da a las personas en cierta etapa de su vida, pese a que los medicamentos podrían o no ayudar a vivir con esa condición, en la actualidad no existe una cura como tal y cada vez las cifras sobre la cantidad de personas que padecen esta enfermedad crecen porque no hay un tratamiento efectivo. Algo que podría ayudar a predecirlo tiene que ver con el uso del aprendizaje automático, a partir de datos que se tienen, se puede determinar que condición tendrá esa persona, es decir si desarrollará o no la EP (Enfermedad del Parkinson), con ayuda de estudios y datos obtenidos relacionados al tema se pueden entrenar modelos para hacer una mejor predicciónIngeniero(a) de Sistemas y Computación (Presencial)PregradoPresencialMonografíaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería de Sistemas y Computación (Presencial)Facultad de Ingeniería de SistemasBogotá - SurAprendizaje AutomáticoParkinson616.8Machine learningEvaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de ParkinsonTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaORIGINAL2021_JhonMichaelOrtizDíaz_Acta2021_JhonMichaelOrtizDíaz_ActaActa de sustentaciónapplication/pdf2022183https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/f158f25e-1701-4f38-af17-8e9e02cfb50f/download24807ab1274804cd34162c287a1646a7MD512021_JhonMichaelOrtizDíaz_Autorizacion2021_JhonMichaelOrtizDíaz_AutorizacionAutorización - J. 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