Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud
Trabajo de investigación
- Autores:
-
Rojas-García, Fabián Andrés
Velásquez-Albañil, Hugo Arturo
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/30243
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10983/30243
- Palabra clave:
- DETERMINACIÓN DE LA PRESIÓN SANGUÍNEA
PRESIÓN SANGUÍNEA-PREDICCIÓN
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO)
ALGORITMOS
EMPRESAS PROMOTORAS DE SALUD
620 - Ingeniería y operaciones afines
Enfermedades cardiovasculares
Salud
Paciente
Medicina preventiva
Inteligencia artificial
- Rights
- openAccess
- License
- Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022
| id |
UCATOLICA2_666b9a582e8316dd60bb953d398fecc5 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/30243 |
| network_acronym_str |
UCATOLICA2 |
| network_name_str |
RIUCaC - Repositorio U. Católica |
| repository_id_str |
|
| dc.title.none.fl_str_mv |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud |
| title |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud |
| spellingShingle |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud DETERMINACIÓN DE LA PRESIÓN SANGUÍNEA PRESIÓN SANGUÍNEA-PREDICCIÓN ANÁLISIS DE REGRESIÓN APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO) ALGORITMOS EMPRESAS PROMOTORAS DE SALUD 620 - Ingeniería y operaciones afines Enfermedades cardiovasculares Salud Paciente Medicina preventiva Inteligencia artificial |
| title_short |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud |
| title_full |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud |
| title_fullStr |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud |
| title_full_unstemmed |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud |
| title_sort |
Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud |
| dc.creator.fl_str_mv |
Rojas-García, Fabián Andrés Velásquez-Albañil, Hugo Arturo |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Barrero-Calixto, Juan Carlos |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Rojas-García, Fabián Andrés Velásquez-Albañil, Hugo Arturo |
| dc.subject.armarc.none.fl_str_mv |
DETERMINACIÓN DE LA PRESIÓN SANGUÍNEA PRESIÓN SANGUÍNEA-PREDICCIÓN ANÁLISIS DE REGRESIÓN APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO) ALGORITMOS EMPRESAS PROMOTORAS DE SALUD |
| topic |
DETERMINACIÓN DE LA PRESIÓN SANGUÍNEA PRESIÓN SANGUÍNEA-PREDICCIÓN ANÁLISIS DE REGRESIÓN APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO) ALGORITMOS EMPRESAS PROMOTORAS DE SALUD 620 - Ingeniería y operaciones afines Enfermedades cardiovasculares Salud Paciente Medicina preventiva Inteligencia artificial |
| dc.subject.ddc.none.fl_str_mv |
620 - Ingeniería y operaciones afines |
| dc.subject.proposal.none.fl_str_mv |
Enfermedades cardiovasculares Salud Paciente Medicina preventiva Inteligencia artificial |
| description |
Trabajo de investigación |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2023-04-15T16:27:25Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2023-04-15T16:27:25Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.coarversion.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049f |
| dc.type.content.none.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.identifier.citation.none.fl_str_mv |
Rojas-García, F. A. & Velásquez-Albañil, H. A. (2022). Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia. |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/10983/30243 |
| identifier_str_mv |
Rojas-García, F. A. & Velásquez-Albañil, H. A. (2022). Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia. |
| url |
https://hdl.handle.net/10983/30243 |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.none.fl_str_mv |
WHO | World Health Organization.HIPERTENSIÓN. {en linea} {Consultado el 15, mayo, 2022}disponible en <https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/hypertension#:~:text=La%20 hipertensión%20es%20una%20 de,valores%20de%20referencia%20de%202010 ).>. Ministerio salud de Colombia. “Conoce tus números” para prevenir la hipertensión arterial . {en linea} {Consultado el 15, mayo, 2022}disponible en <https://www.minsalud.gov.co/Paginas/Conoce-tus-numeros-para-prevenir-la-hipertension-arterial.aspx ) Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social [Anónimo]. Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social - Paraguay. “LA HIPERTENSIÓN no se cura, pero puede prevenirse y tratarse” - {página web}. Consultado el 15 de mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://www.mspbs.gov.py/portal/14690/la-hipertension-no-se-cura-pero-puede-prevenirse-y-tratarse.html>. Universidad - EIA [Anónimo] . “NOTICIAS INTELIGENCIA Artificial en salud: oportunidades y desafíos para Latinoamérica Orienta”. {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://orientacion.universia.net.co/universidades-394/noticias/inteligencia-artificial-en-salud-oportunidades-y-desafios-para-latinoamerica-8450.html>. DUSKA, Anastasijevic. "Mayo Clinic launches new technology platform ventures to revolutionize diagnostic medicine - Mayo Clinic News Network". Mayo Clinic News Network {página web}. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-launches-new-technology-platform-ventures-to-revolutionize-diagnostic-medicine/>. ORTEGA, Armando. Secretaría de Salud de la Ciudad de México "EL 60 POR CIENTO DE LAS PERSONAS QUE PADECEN HIPERTENSIÓN, NO LO SABEN.". {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://salud.cdmx.gob.mx/comunicacion/nota/el-60-por-ciento-de-las-personas-que-padecen-hipertension-no-lo-saben>. WHO | World Health Organization."HIPERTENSIÓN" . {página web}. {Consultado el 15, mayo,2022}.Disponible en Internet: <https://www.who.int/es/health-topics/hypertension#tab=tab_1>. Medical and health information."MEDICAL AND health information" . {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet:<https://www.medicalnewstoday.com/>. OPS/OMS “Alimentos y bebidas ultraprocesados en América latina: tendencias,efecto sobre la obesidad e implicaciones para las políticas públicas”. Washington D.C. 76p Noticias ONU. "La obesidad se triplica en América Latina por un mayor consumo de ultraprocesados y comida rápida". {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022} Disponible en Internet:<https://news.un.org/es/story/2019/11/1465321#:~:texto=Según%20el%20 Panorama,%20cada%20año,diabetes,%20 hipertensión%20y%20 enfermedades%20 cardiovasculares>. UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. "Factores sociales también influyen en la aparición de la hipertensión''. (28, mayo, 2018). {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://uniandes.edu.co/es/noticias/desarrollo-regional/factores-sociales-tambien-influyen-en-la-aparicion-de-la-hipertension>. DÍA MUNDIAL de la hipertensión arterial | Cuenta de Alto Costo" [Anónimo]. Cuenta de Alto Costo [página web]. (12, mayo, 2021). [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://cuentadealtocosto.org/site/general/dia-mundial-de-la-hipertension-arterial/>. Ministerio de Salud y Protección Social."PANORAMA DE la salud de los escolares en Colombia". {página web}. {19, noviembre, 2018}. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.minsalud.gov.co/Paginas/Panorama-de-la-salud-de-los-escolares-en-Colombia.aspx>. Cuenta de Alto Costo ."QUIÉNES SOMOS | Cuenta de Alto Costo ``.{página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://cuentadealtocosto.org/site/quienes-somos/>. Rueda, Maria. “ANÁLISIS DE LOS ASPECTOS DEL SISTEMA GENERAL DE SALUD Y LA CALIDAD EN LA ATENCIÓN EN SALUD QUE PRESTAN LAS EPS EN COLOMBIA”. Bogotá D.C,26 mayo 2021, Pg 32 , Trabajo Especialización, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Militar Nueva Granada. María J. Vidal Ledo,Ileana del Rosario Morales Suárez,José Alberto Menéndez Bravo,Lilia T. González Cárdenas,Miriam Portuondo Sao.Medicina de precisión personalizada En:Revista Cubana Educación Médica Superior (enero-marzo 2020) ¿QUÉ ES la inteligencia artificial (IA)?" [Anónimo]. Oracle | Cloud Applications and Cloud Platform [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.oracle.com/co/artificial-intelligence/what-is-ai/>. Fred G. Manrique-Abril, Giomar M. Herrera-Amaya, Ricardo A. Manrique-Abril y Jazmín Beltrán-Morera. “Costos de un programa de atención primaria en salud para manejo de la hipertensión arterial en Colombia”. Bogotá D.C,01 Agosto 2018,Pg 7, Artículo/Investigación, Universidad Nacional de Colombia. "MACHINE LEARNING" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/analytics/machine-learning>. "IBM DOCS" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/SaaS?topic=networks-neural-model>. "MACHINE LEARNING" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/analytics/machine-learning>. "¿QUÉ ES la inteligencia artificial (IA)?" [Anónimo]. Oracle | Cloud Applications and Cloud Platform [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.oracle.com/co/artificial-intelligence/what-is-ai/>. "DICCIONARIO DE cáncer del NCI" [Anónimo]. Instituto Nacional del Cáncer [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.cancer.gov/espanol/publicaciones/diccionarios/diccionario-cancer/def/presion-arterial>. DICCIONARIO DE cáncer del NCI" [Anónimo]. Instituto Nacional del Cáncer [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.cancer.gov/espanol/publicaciones/diccionarios/diccionario-cancer/def/diagnostico >. "¿Cuál es la diferencia entre una IPS y una EPS?" [Anónimo]. Bogota.gov.co [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://bogota.gov.co/mi-ciudad/salud/cual-es-la-diferencia-entre-una-ips-y-una-eps>. "¿QUÉ ES LA medicina preventiva?" [Anónimo]. Sanitas [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.sanitas.es/sanitas/seguros/es/particulares/biblioteca-de-salud/enfermedades-y-trastornos/pruebas-y-diagnosticos/que-es-la-medicina-preventiva.html>. "PREVENCIÓN DE enfermedades no transmisibles" [Anónimo]. Ministerio de Salud y Protección Social [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.minsalud.gov.co/salud/Paginas/Enfermedades-no-transmisibles.aspx#:~:texto=Las%20 enfermedades%20no%20 transmisibles%20>. .WHO/OMS. Guía de Atención Integral de Hipertensión Arterial. Latinoamérica,36p "HIPERTENSIÓN | ¿Qué es la Hipertensión Arterial? | Portal CLÍNIC" [Anónimo]. Clínic Barcelona [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.clinicbarcelona.org/asistencia/enfermedades/hipertension-arterial#:~:texto=Hipertensión%20Grado%201:%20 Presión%20 sistólica,o%20 igual%20a%20110%20mmHg>. "OBESIDAD Y sobrepeso" [Anónimo]. WHO | World Health Organization [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight#:~:text=El%20 índice%20de%20mesa%20corporal,(kg/m2)>. "MACHINE LEARNING" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/analytics/machine-learning>. Universidad Carlos III Magno. (2022). "Introducción a las redes neuronales aplicadas". Departamento de Estadística - UC3M. [página web] Disponible en: http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/DM/tema3dm.pdf "WHAT IS Random Forest?" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/cloud/learn/random-forest>. "IBM DOCS" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/SaaS?topic=models-how-svm-works> Morera, Alba.”Introducción a los modelos de redes neuronales artificiales El Perceptrón simple y multicapa”, Pg 5.Trabajo fin de grado, Universidad Zaragoza. "IBM DOCS" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/docs/es/cognos-analytics/9.2.2?topic=SSEP7J_9.2.2/com.ibm.swg.ba.cognos.crn_arch.9.2.2.doc/c_performancemetrics.html> "PRECISION, RECALL, F1, Accuracy en clasificación " [Anónimo]. IArtificial.net [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.iartificial.net/precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/>. Borja-Robalino, Ricardo & Monleon-Getino, Antonio & Benedé, Jose. (2020). Estandarización de Métricas de Rendimiento para Clasificadores Machine y Deep Learning. {en línea}. Disponible en:https://www.researchgate.net/publication/339943922_Estandarizacion_de_Metricas_de_Rendimiento_para_Clasificadores_Machine_y_Deep_Learning "MÉTRICAS DE Clasificación" [Anónimo]. The Machine Learners [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.themachinelearners.com/metricas-de-clasificacion/>. JOVANNY,LORENZO.MARTINEZ, NELLY. LINDORFO,ROOSEVELT. “Análisis Estadístico Univariado”.”¿Qué es la Estadística?'' Ecuador, Universidad de Guayaquil, Marzo 2017.Pg 196. Velázquez,Alberto.”Diplomado en Análisis de la información Geoespacial'' .Centro de Investigación en Geografía y Geomática. Pardo, Campo.”Estadística descriptiva multivariada”, Bogotá D.C, Universidad Nacional de Colombia, Junio 2020, Pág 265. Agencia de sostenibilidad energética. METODOLOGÍA PARA LA ELABORACIÓN DE MAPAS DE CALOR EN CHILE,edición #1. Chile,m2022,20p SANTANDER UNIVERSIDADES. "Python: qué es y por qué deberías aprender a utilizarlo". Becas Santander [página web]. (1, marzo, 2022). [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.becas-santander.com/es/blog/python-que-es.html>. ROBLEDANO, Angel. "Qué es Python: Características, evolución y futuro". OpenWebinars.net [página web]. (23, septiembre, 2019). [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://openwebinars.net/blog/que-es-python/>. "R: THE R Project for Statistical Computing" [Anónimo]. R: The R Project for Statistical Computing [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.r-project.org/>. "¿Qué puede hacer el software R para resolver tus problemas? " [Anónimo]. RDU UNAM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.revista.unam.mx/2019v20n3/que-puede-hacer-el-software-r-para-resolver-tus-problemas/>. "SPSS STATISTICS - Visión general" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/products/spss-statistics>. USC marketing digital. “Todo lo que necesitas saber sobre SPSS antes de utilizarlo”,{en linea},fecha de consulta (15/05/22) disponible en :https://www.uscmarketingdigital.com/todo-sobre-spss "TENSOR FLOW" [Anónimo]. Tensor Flow [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.tensorflow.org/>. "TENSOR FLOW QUANTUM" [Anónimo]. Tensor Flow [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.tensorflow.org/quantum?hl=es-419>. "SCIKIT-LEARN: MACHINE learning in Python — scikit-learn 1.1.0 documentation" [Anónimo]. scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.16.1 documentation [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://scikit-learn.org/stable/>. "NUMPY" [Anónimo]. NumPy [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://numpy.org/>. "SCIPY" [Anónimo]. SciPy [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://scipy.org/>. "MATPLOTLIB — Visualization with Python" [Anónimo]. Matplotlib — Visualization with Python [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://matplotlib.org/>. "What is e-health?". (s. f.). PubMed Central (PMC). [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1761894/> Raul Alejandro Baracaldo Perez. “Sistema e-health para capturar, transmitir y almacenar el estado de la presión arterial y otros datos relevantes, con el fin de calcular la probabilidad de padecer hipertensión arterial”. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en <https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/24504/2/Trabajo%20de%20Grado.pdf> Kublanov, V. S., Dolganov, A. Y., Belo, D. y Gamboa, H Applied Bionics and Biomechanics (2017). “Comparison of Machine Learning Methods for the Arterial Hypertension Diagnostics”., [Consultado el 16, mayo, 2022],Disponible en. <https://doi.org/9.1155/2017/5985479> Priyadarshini, R., Barik, R. y Dubey, H. (2018). Deep Fog: Fog Computing-Based Deep Neural Architecture for Prediction of Stress Types, Diabetes and Hypertension Attacks. Computation, 6(4), 62. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.3390/computation6040062. johanna Cardona Gómez, José Jaime Castaño Castrillón, José Fernando Giraldo Cardona, Natalia Eugenia Giraldo Ciuffetelli, Valentina Hernández Vinasco, Diana Susana Jiménez Páez, Margarita María Muñoz Villegas, Gloria Ángela Sepúlveda Gallo, Isabel Juliana Sepúlveda Gómez.“FACTORES DE RIESGO EN EMPLEADOS DEL ÁREA DE LA SALUD DE MANIZALES ASOCIADOS CON EL DESARROLLO DE HIPERTENSIÓN ARTERIAL SISTÉMICA”. [Consultado el 23, mayo,2022].Disponible_en<http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-00112008000100004> Hipotensión: MedlinePlus enciclopedia médica. (s. f.). "MedlinePlus - Health Information from the National Library of Medicine". [página web]. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://medlineplus.gov/spanish/ency/article/007278.html> Cuidados personales para la preeclampsia: MedlinePlus enciclopedia médica. (s. f.). "MedlinePlus - Health Information from the National Library of Medicine". página web]. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://medlineplus.gov/spanish/ency/patientinstructions/000606.htm> Wu, X., Yuan, X., Wang, W., Liu, K., Qin, Y., Sun, X., Ma, W., Zou, Y., Zhang, H., Zhou, X., Wu, H., Jiang, X., Cai, J., Chang, W., Zhou, S. y Song, L. (2020). Value of a Machine Learning Approach for Predicting Clinical Outcomes in Young Patients With Hypertension. Hypertension, 75(5), 1271–1278. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1161/hypertensionaha.117.13404 Padmanabhan, S., Tran, T. Q. B. y Dominiczak, A. F. (2021). Artificial Intelligence in Hypertension. Circulation Research, 128(7), 1100–1118. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1161/circresaha.121.318106 Chaikijurajai, T., Laffin, L. J. y Tang, W. H. W. (2020). Artificial Intelligence and Hypertension: Recent Advances and Future Outlook. American Journal of Hypertension, 33(11), 967–974. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1093/ajh/hpaa102. Martinez-Ríos, E., Montesinos, L., Alfaro-Ponce, M. y Pecchia, L. (2021). A review of machine learning in hypertension detection and blood pressure estimation based on clinical and physiological data. Biomedical Signal Processing and Control, 68, 102813.[Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1016/j.bspc.2021.102813 Melin, P., Prado-Arechiga, G., Miramontes, I. y Medina-Hernandez, M. (2016). PS 05-43 A HYBRID INTELLIGENT MODEL BASED ON MODULAR NEURAL NETWORK AND FUZZY LOGIC FOR HYPERTENSION RISK DIAGNOSIS. Journal of Hypertension, 34(Supplement 1), Artículo 153. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1097/01.hjh.0000500304.09196.59 Sakr, S., Elshawi, R., Ahmed, A., Qureshi, W. T., Brawner, C., Keteyian, S., Blaha, M. J. y Al-Mallah, M. H. (2018). Using machine learning on cardiorespiratory fitness data for predicting hypertension: The Henry Ford ExercIse Testing (FIT) Project. PLOS ONE, 13(4), Artículo [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet:https://doi.org/9.1371/journal.pone.0195344 Krittanawong, C., Bomback, A. S., Baber, U., Bangalore, S., Messerli, F. H. by Wilson Tang, W. H. (2018). Future Direction for Using Artificial Intelligence to Predict and Manage Hypertension. Current Hypertension Reports, 20(9). [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet:https://doi.org/9.1007/s11906-018-0875-x Nour, M. y Polar, K. (2020). Automatic Classification of Hypertension Types Based on Personal Features by Machine Learning Algorithms. Mathematical Problems in Engineering, 2020, 1–13. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1155/2020/2742781 Lacson, R. C., Baker, B., Suresh, H., Andriole, K., Szolovits, P. y Lacson, E. (2018). Use of machine-learning algorithms to determine features of systolic blood pressure variability that predict poor outcomes in hypertensive patients. Clinical Kidney Journal, 12(2), 206–212. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1093/ckj/sfy049 Farran, B., Channanath, A. M., Behbehani, K. y Thanaraj, T. A. (2013). Predictive models to assess risk of type 2 diabetes, hypertension and comorbidity: machine-learning algorithms and validation using national health data from Kuwait—a cohort study. BMJ Open, 3(5), Artículo de 002457.[Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1136/bmjopen-2012-002457. Lee, S., Lee, M., Kim, S.-H. y Woo, J. (2022). Intraoperative Hypotension Prediction Model Based on Systematic Feature Engineering and Machine Learning. Sensors, 22(9), 3108. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.3390/s22093108 Wijnberge, M., van der Ster, B. J. P., Geerts, B. F., de Beer, F., Beurskens, C., Emal, D., Hollmann, M. W., Vlaar, A. P. J. y Veelo, D. P. (2021). Clinical performance of a machine-learning algorithm to predict intraoperative hypotension with noninvasive arterial pressure waveforms. European Journal of Anaesthesiology, 38(6), 609–615. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1097/eja.0000000000001521. Chaudhuri, S., Han, H., Monaghan, C., Larkin, J., Waguespack, P., Shulman, B., Kuang, Z., Bellamkonda, S., Brzozowski, J., Hymes, J., Black, M., Kotanko, P., Kooman, J. P., Maddux, F. W. y Usvyat, L. (2021). Real-time prediction of intradialytic relative blood volume: a proof-of-concept for integrated cloud computing infrastructure. BMC Nephrology, 22(1). [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en .https://doi.org/9.1186/s12882-021-02481-0 Radio, C. (2020, 3 de noviembre). "7.000 personas podrían fallecer por demoras en la atención en salud". Caracol Radio. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible_en_https://caracol.com.co/radio/2020/11/03/salud/1604436108_528823.html "Presión arterial baja (hipotensión) - Síntomas y causas - Mayo Clinic". (2021, 29 de julio). Mayo Clinic - Mayo Clinic. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible_en_https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/low-blood-pressure/symptoms-causes/syc-20355465#:~:text=Una%20lectura%20de%20la%20 presión,,%20 generalmente,%20 presión%20 arterial%20baja. Andres Ramirez, Dvid Ernesto. “Implicaciones de la ley estatutaria 1751 de 2015 sobre las entidades promotoras de salud del régimen contributivo” [consultado el 25 mayo 2022 ] Disponible en <http://www.scielo.org.co/pdf/cesd/v7n2/v7n2a03.pdf> Naciones Unidas “Do you know all 17 SDGs” [Consultado el 25 de mayo 2022] Disponible en <https://sdgs.un.org/es/goals > IBM. “Vista Matriz de confusión” [Consultado el 25 de mayo 2022] Disponible en<https://www.ibm.com/docs/es/db2/11.1?topic=visualizer-confusion-matrix-view> "Hipotensión postural: número de casos 2011-2016 | Statista". (s. f.). Statista.[Consultado el 25 de mayo 2022] Disponible en https://es.statista.com/estadisticas/992625/numero-de-casos-de-hipotension-postural-en-espana/ Majid Nour . Kermal Polat “Automatic Classification of Hypertension Types Based on Personal Features by Machine Learning Algorithms” [Consultado el 25 de mayo 2022 ] Disponible en <https://www.hindawi.com/journals/mpe/2020/2742781/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=HDW_MRKT_GBL_SUB_ADWO_PAI_DYNA_JOUR_X_PJ_GROUP3&gclid=CjwKCAjwp7eUBhBeEiwAZbHwkUaybDMr5l_0Iw3o-SRzsepleNT82XeuF0g_xwn2LhKnZqejK71dnhoCzloQAvD_BwE > García Molina, M. (2016). Costo efectividad del suplemento de calcio para reducir la mortalidad materna asociada a preeclampsia en Colombia. Revista de Salud Pública, 18(2), 300–39. [Consultado el 25 de mayo 2022 ] Disponible en https://doi.org/9.15446/rsap.v18n2.48776 Radwa Elshawi . Mouz H. Al-Mallah . Sherif Sakr. “On the interpretability of machine learning-based model for predicting hypertension” [Consultado el 25 de mayo 2022 ] Disponible en <https://link.springer.com/article/9.1186/s12911-019-0874-0 > https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/preeclampsia/symptoms-causes/syc-20355745#:~:text=La%20 preeclampsia%20es%20una%20 complicaci%C3%B3n,presi%C3%B3n%20 arterial%20 hab%C3%ADa%20 sido%20normal. Juliana Téllez Buitrago.Duyber Nicolás Martínez Sánchez. “Método automático para la predicción del avalúo comercial de un inmueble en la ciudad de Bogotá” [Consultado el 25 de mayo 2022 ]. Disponible en <https://repository.ucatolica.edu.co/jspui/bitstream/10983/26289/1/trabajo%20de%20grado%20Completo.pdf > Esteban Camilo Pacanchique Gamba. “Implementación de una técnica de inteligencia artificial para el análisis de imágenes en búsqueda de la identificación de colillas de cigarrillos en áreas públicas”[Consultado el 25 de mayo 2022 ].Disponible en <https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/25158/1/DocumentoTesis%20%281%27.pdf > "Las enfermedades cardiovasculares le cuestan al sistema de salud $3,84 billones".(s.f.).Diario_La_República. [Consultado el 25 de mayo 2022 ].Disponible en<https://www.larepublica.co/economia/las-enfermedades-cardiovasculares-le-cuestan-al-sistema-de-salud-3-84-billones-2552769#:~:text=Según%20un%20estudio%20elaborado%20por,por%20el%20sistema%20de%20salud.> RODRÍGUEZ-RAMÍREZ, Ivonne. Herramientas para trabajar con datos biogeográficos. En: Revista de Biología Tropical [en línea]. 14, enero, 2017. p. Blog. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://doi.org/9.15517/rbt.v0i2.35901>. ISSN 2215-2075. TIOBE INDEX - TIOBE [Anónimo]. TIOBE [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.tiobe.com/tiobe-index/>. NORMALIZACIÓN DE datos en minería de datos – Acervo Lima [Anónimo]. Acervo Lima – La mayor colección de tutoriales [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://es.acervolima.com/normalizacion-de-datos-en-mineria-de-datos/#:~:text=Normalización%20Min-Max%20-,acuerdo%20con%20la%20 siguiente%20fórmula.>. ¿QUÉ ES el algoritmo de k vecinos más cercanos? | IBM [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/topics/knn>. KMEANS [Anónimo]. Universidad de Oviedo - Universidad de Oviedo, la universidad de Asturias [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.unioviedo.es/compnum/laboratorios_py/kmeans/kmeans.html>. ANÁLISIS DE clúster automático [Anónimo]. Repositorio Universidad Nacional [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/80784>. REGRESIÓN LINEAL- MATLAB & Simulink- MathWorks América Latina [Anónimo]. MathWorks - Creadores de MATLAB y Simulink - MATLAB y Simulink - MATLAB & Simulink [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://la.mathworks.com/help/matlab/data_analysis/linear-regression.html>. WHAT IS Random Forest? [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/cloud/learn/random-forest>. PRECISIÓN, RECALL, F1, Accuracy en clasificación - IArtificial.net [Anónimo]. IArtificial.net [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.iartificial.net/precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/>. R CUADRADO (Coeficiente de determinación) - Definición, qué es y concepto | Economipedia [Anónimo]. Economipedia [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://economipedia.com/definiciones/r-cuadrado-coeficiente-determinacion.html>. SKLEARN.METRICS.FOWLKES_MALLOWS_SCORE [Anónimo]. scikit-learn [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.fowlkes_mallows_score.html>. RASCHKA, Sebastian y MIRJALILI, Vahid. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition. [s.l.]: Packt Publishing, 2017. 770 p. ISBN 9781789955750. NOUR, Majid y POLAT, Kemal. Automatic Classification of Hypertension Types Based on Personal Features by Machine Learning Algorithms. En: Mathematical Problems in Engineering [en línea]. 20, enero, 2020. vol. 2020 [consultado el 12, noviembre, 2022], p. 1-13. Disponible en Internet: <https://doi.org/9.1155/2020/2742781>. ISSN 1563-5147. |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022 |
| dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.license.none.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) |
| dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| rights_invalid_str_mv |
Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022 http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.none.fl_str_mv |
120 páginas |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.country.none.fl_str_mv |
Colombia |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Católica de Colombia |
| dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingenierías |
| dc.publisher.place.none.fl_str_mv |
Bogotá |
| dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas y Computación |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Católica de Colombia |
| institution |
Universidad Católica de Colombia |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f5e4de64-24d6-4a32-99d3-05d81d79787b/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/59835eac-8eae-489d-9faa-beeef5759b3a/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/96df7ace-211c-465c-b728-403ab9ed9c2d/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/c8f560bf-6178-472e-8ec5-05f67d8fe03c/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/e93ec652-861a-4db5-a660-3b56a4561ca8/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/53c03d94-2e02-489d-96f7-2cfb98611b5a/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/54424caa-9b83-45f9-9429-205c5bfe31ce/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a61f414c-8cea-4c5c-8f40-b57827c00678/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/b4cffd52-562a-4a8e-82e0-c0ac297749a8/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/39bf0b2b-1ab6-49cc-8c84-9652426d455f/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/7a4c9a3f-f904-4907-816c-7986f347186b/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/6a02a6d5-93a0-4926-8529-6dd86f183fba/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/b4f98db5-532b-4778-8678-90b383d1d736/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
fdd8e8e589ec4579712b21430970b09f 73f76f0b59ec907f81c8fc09057f9f9e 04bdb24aa257155f47e6c06774461096 c35016f2ccb202798254b00c6af019da 73a5432e0b76442b22b026844140d683 b52f7be39c9b20aff00a6a939c35096f 9c23525063cb18b9ae00baf9259765d1 d46bb49e6435bc8b5166fd406724b9c8 eac1bf58ec4eadab332a60f29c67ca22 5633ea8c808d94d428f12a7e76727bda 18dc02f59ed2be88a2034d5b162ff526 aee6ef04b6c14bfe17dba9c3074ad36b 7db261cfbe971ca2f9a5cb5b44056b3b |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaC |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1814256300409749504 |
| spelling |
Barrero-Calixto, Juan Carloscb4e37b7-115f-45e6-88ee-f5e505f99557-1Rojas-García, Fabián Andrés5248d30b-0fbc-44c5-8cc5-b3bc9a2cc118-1Velásquez-Albañil, Hugo Arturo3256c623-2629-4274-bdcc-fcca453e24cb-1Colombia2023-04-15T16:27:25Z2023-04-15T16:27:25Z2022Trabajo de investigaciónTrabajo de investigación enfocado en implementar un método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud, con el cual se puede reconocer sus impactos sociales, culturales, tecnológicos y médicos, dando así una nueva perspectiva de cómo utilizar métodos de machine para la predicción de enfermedades. (Tomado de la fuente).PregradoIngeniero de Sistemas y ComputaciónINTRODUCCIÓN 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 2. ALCANCE Y LIMITACIONES 3. JUSTIFICACIÓN 4. OBJETIVOS 5. MARCO REFERENCIAL 6. ESTADO DEL ARTE 7. METODOLOGÍA 8. DESARROLLO 9. ELABORACIÓN EN CÓDIGO DE LOS MÉTODOS AUTOMÁTICOS 10. EVALUACIÓN LOS MÉTODOS AUTOMÁTICOS 11. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS 12. CONCLUSIONES 13. TRABAJOS FUTUROS Y RECOMENDACIONES120 páginasapplication/pdfRojas-García, F. A. & Velásquez-Albañil, H. A. (2022). Método automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia.https://hdl.handle.net/10983/30243spaUniversidad Católica de ColombiaFacultad de IngenieríasBogotáIngeniería de Sistemas y ComputaciónWHO | World Health Organization.HIPERTENSIÓN. {en linea} {Consultado el 15, mayo, 2022}disponible en <https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/hypertension#:~:text=La%20 hipertensión%20es%20una%20 de,valores%20de%20referencia%20de%202010 ).>.Ministerio salud de Colombia. “Conoce tus números” para prevenir la hipertensión arterial . {en linea} {Consultado el 15, mayo, 2022}disponible en <https://www.minsalud.gov.co/Paginas/Conoce-tus-numeros-para-prevenir-la-hipertension-arterial.aspx )Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social [Anónimo]. Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social - Paraguay. “LA HIPERTENSIÓN no se cura, pero puede prevenirse y tratarse” - {página web}. Consultado el 15 de mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://www.mspbs.gov.py/portal/14690/la-hipertension-no-se-cura-pero-puede-prevenirse-y-tratarse.html>.Universidad - EIA [Anónimo] . “NOTICIAS INTELIGENCIA Artificial en salud: oportunidades y desafíos para Latinoamérica Orienta”. {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://orientacion.universia.net.co/universidades-394/noticias/inteligencia-artificial-en-salud-oportunidades-y-desafios-para-latinoamerica-8450.html>.DUSKA, Anastasijevic. "Mayo Clinic launches new technology platform ventures to revolutionize diagnostic medicine - Mayo Clinic News Network". Mayo Clinic News Network {página web}. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-launches-new-technology-platform-ventures-to-revolutionize-diagnostic-medicine/>.ORTEGA, Armando. Secretaría de Salud de la Ciudad de México "EL 60 POR CIENTO DE LAS PERSONAS QUE PADECEN HIPERTENSIÓN, NO LO SABEN.". {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://salud.cdmx.gob.mx/comunicacion/nota/el-60-por-ciento-de-las-personas-que-padecen-hipertension-no-lo-saben>.WHO | World Health Organization."HIPERTENSIÓN" . {página web}. {Consultado el 15, mayo,2022}.Disponible en Internet: <https://www.who.int/es/health-topics/hypertension#tab=tab_1>.Medical and health information."MEDICAL AND health information" . {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet:<https://www.medicalnewstoday.com/>.OPS/OMS “Alimentos y bebidas ultraprocesados en América latina: tendencias,efecto sobre la obesidad e implicaciones para las políticas públicas”. Washington D.C. 76pNoticias ONU. "La obesidad se triplica en América Latina por un mayor consumo de ultraprocesados y comida rápida". {página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022} Disponible en Internet:<https://news.un.org/es/story/2019/11/1465321#:~:texto=Según%20el%20 Panorama,%20cada%20año,diabetes,%20 hipertensión%20y%20 enfermedades%20 cardiovasculares>.UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. "Factores sociales también influyen en la aparición de la hipertensión''. (28, mayo, 2018). {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://uniandes.edu.co/es/noticias/desarrollo-regional/factores-sociales-tambien-influyen-en-la-aparicion-de-la-hipertension>.DÍA MUNDIAL de la hipertensión arterial | Cuenta de Alto Costo" [Anónimo]. Cuenta de Alto Costo [página web]. (12, mayo, 2021). [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://cuentadealtocosto.org/site/general/dia-mundial-de-la-hipertension-arterial/>.Ministerio de Salud y Protección Social."PANORAMA DE la salud de los escolares en Colombia". {página web}. {19, noviembre, 2018}. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.minsalud.gov.co/Paginas/Panorama-de-la-salud-de-los-escolares-en-Colombia.aspx>.Cuenta de Alto Costo ."QUIÉNES SOMOS | Cuenta de Alto Costo ``.{página web}. {Consultado el 15, mayo, 2022}. Disponible en Internet: <https://cuentadealtocosto.org/site/quienes-somos/>.Rueda, Maria. “ANÁLISIS DE LOS ASPECTOS DEL SISTEMA GENERAL DE SALUD Y LA CALIDAD EN LA ATENCIÓN EN SALUD QUE PRESTAN LAS EPS EN COLOMBIA”. Bogotá D.C,26 mayo 2021, Pg 32 , Trabajo Especialización, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Militar Nueva Granada.María J. Vidal Ledo,Ileana del Rosario Morales Suárez,José Alberto Menéndez Bravo,Lilia T. González Cárdenas,Miriam Portuondo Sao.Medicina de precisión personalizada En:Revista Cubana Educación Médica Superior (enero-marzo 2020)¿QUÉ ES la inteligencia artificial (IA)?" [Anónimo]. Oracle | Cloud Applications and Cloud Platform [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.oracle.com/co/artificial-intelligence/what-is-ai/>.Fred G. Manrique-Abril, Giomar M. Herrera-Amaya, Ricardo A. Manrique-Abril y Jazmín Beltrán-Morera. “Costos de un programa de atención primaria en salud para manejo de la hipertensión arterial en Colombia”. Bogotá D.C,01 Agosto 2018,Pg 7, Artículo/Investigación, Universidad Nacional de Colombia."MACHINE LEARNING" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/analytics/machine-learning>."IBM DOCS" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/SaaS?topic=networks-neural-model>."MACHINE LEARNING" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/analytics/machine-learning>."¿QUÉ ES la inteligencia artificial (IA)?" [Anónimo]. Oracle | Cloud Applications and Cloud Platform [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.oracle.com/co/artificial-intelligence/what-is-ai/>."DICCIONARIO DE cáncer del NCI" [Anónimo]. Instituto Nacional del Cáncer [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.cancer.gov/espanol/publicaciones/diccionarios/diccionario-cancer/def/presion-arterial>.DICCIONARIO DE cáncer del NCI" [Anónimo]. Instituto Nacional del Cáncer [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.cancer.gov/espanol/publicaciones/diccionarios/diccionario-cancer/def/diagnostico >."¿Cuál es la diferencia entre una IPS y una EPS?" [Anónimo]. Bogota.gov.co [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://bogota.gov.co/mi-ciudad/salud/cual-es-la-diferencia-entre-una-ips-y-una-eps>."¿QUÉ ES LA medicina preventiva?" [Anónimo]. Sanitas [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.sanitas.es/sanitas/seguros/es/particulares/biblioteca-de-salud/enfermedades-y-trastornos/pruebas-y-diagnosticos/que-es-la-medicina-preventiva.html>."PREVENCIÓN DE enfermedades no transmisibles" [Anónimo]. Ministerio de Salud y Protección Social [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.minsalud.gov.co/salud/Paginas/Enfermedades-no-transmisibles.aspx#:~:texto=Las%20 enfermedades%20no%20 transmisibles%20>..WHO/OMS. Guía de Atención Integral de Hipertensión Arterial. Latinoamérica,36p"HIPERTENSIÓN | ¿Qué es la Hipertensión Arterial? | Portal CLÍNIC" [Anónimo]. Clínic Barcelona [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.clinicbarcelona.org/asistencia/enfermedades/hipertension-arterial#:~:texto=Hipertensión%20Grado%201:%20 Presión%20 sistólica,o%20 igual%20a%20110%20mmHg>."OBESIDAD Y sobrepeso" [Anónimo]. WHO | World Health Organization [página web]. [Consultado el 15, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight#:~:text=El%20 índice%20de%20mesa%20corporal,(kg/m2)>."MACHINE LEARNING" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/analytics/machine-learning>.Universidad Carlos III Magno. (2022). "Introducción a las redes neuronales aplicadas". Departamento de Estadística - UC3M. [página web] Disponible en: http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/DM/tema3dm.pdf"WHAT IS Random Forest?" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/cloud/learn/random-forest>."IBM DOCS" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/SaaS?topic=models-how-svm-works>Morera, Alba.”Introducción a los modelos de redes neuronales artificiales El Perceptrón simple y multicapa”, Pg 5.Trabajo fin de grado, Universidad Zaragoza."IBM DOCS" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/docs/es/cognos-analytics/9.2.2?topic=SSEP7J_9.2.2/com.ibm.swg.ba.cognos.crn_arch.9.2.2.doc/c_performancemetrics.html>"PRECISION, RECALL, F1, Accuracy en clasificación " [Anónimo]. IArtificial.net [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.iartificial.net/precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/>.Borja-Robalino, Ricardo & Monleon-Getino, Antonio & Benedé, Jose. (2020). Estandarización de Métricas de Rendimiento para Clasificadores Machine y Deep Learning. {en línea}. Disponible en:https://www.researchgate.net/publication/339943922_Estandarizacion_de_Metricas_de_Rendimiento_para_Clasificadores_Machine_y_Deep_Learning"MÉTRICAS DE Clasificación" [Anónimo]. The Machine Learners [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.themachinelearners.com/metricas-de-clasificacion/>.JOVANNY,LORENZO.MARTINEZ, NELLY. LINDORFO,ROOSEVELT. “Análisis Estadístico Univariado”.”¿Qué es la Estadística?'' Ecuador, Universidad de Guayaquil, Marzo 2017.Pg 196.Velázquez,Alberto.”Diplomado en Análisis de la información Geoespacial'' .Centro de Investigación en Geografía y Geomática.Pardo, Campo.”Estadística descriptiva multivariada”, Bogotá D.C, Universidad Nacional de Colombia, Junio 2020, Pág 265.Agencia de sostenibilidad energética. METODOLOGÍA PARA LA ELABORACIÓN DE MAPAS DE CALOR EN CHILE,edición #1. Chile,m2022,20pSANTANDER UNIVERSIDADES. "Python: qué es y por qué deberías aprender a utilizarlo". Becas Santander [página web]. (1, marzo, 2022). [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.becas-santander.com/es/blog/python-que-es.html>.ROBLEDANO, Angel. "Qué es Python: Características, evolución y futuro". OpenWebinars.net [página web]. (23, septiembre, 2019). [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://openwebinars.net/blog/que-es-python/>."R: THE R Project for Statistical Computing" [Anónimo]. R: The R Project for Statistical Computing [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.r-project.org/>."¿Qué puede hacer el software R para resolver tus problemas? " [Anónimo]. RDU UNAM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.revista.unam.mx/2019v20n3/que-puede-hacer-el-software-r-para-resolver-tus-problemas/>."SPSS STATISTICS - Visión general" [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/products/spss-statistics>.USC marketing digital. “Todo lo que necesitas saber sobre SPSS antes de utilizarlo”,{en linea},fecha de consulta (15/05/22) disponible en :https://www.uscmarketingdigital.com/todo-sobre-spss"TENSOR FLOW" [Anónimo]. Tensor Flow [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.tensorflow.org/>."TENSOR FLOW QUANTUM" [Anónimo]. Tensor Flow [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.tensorflow.org/quantum?hl=es-419>."SCIKIT-LEARN: MACHINE learning in Python — scikit-learn 1.1.0 documentation" [Anónimo]. scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.16.1 documentation [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://scikit-learn.org/stable/>."NUMPY" [Anónimo]. NumPy [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://numpy.org/>."SCIPY" [Anónimo]. SciPy [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://scipy.org/>."MATPLOTLIB — Visualization with Python" [Anónimo]. Matplotlib — Visualization with Python [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://matplotlib.org/>."What is e-health?". (s. f.). PubMed Central (PMC). [página web]. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1761894/>Raul Alejandro Baracaldo Perez. “Sistema e-health para capturar, transmitir y almacenar el estado de la presión arterial y otros datos relevantes, con el fin de calcular la probabilidad de padecer hipertensión arterial”. [Consultado el 16, mayo, 2022]. Disponible en <https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/24504/2/Trabajo%20de%20Grado.pdf>Kublanov, V. S., Dolganov, A. Y., Belo, D. y Gamboa, H Applied Bionics and Biomechanics (2017). “Comparison of Machine Learning Methods for the Arterial Hypertension Diagnostics”., [Consultado el 16, mayo, 2022],Disponible en. <https://doi.org/9.1155/2017/5985479>Priyadarshini, R., Barik, R. y Dubey, H. (2018). Deep Fog: Fog Computing-Based Deep Neural Architecture for Prediction of Stress Types, Diabetes and Hypertension Attacks. Computation, 6(4), 62. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.3390/computation6040062.johanna Cardona Gómez, José Jaime Castaño Castrillón, José Fernando Giraldo Cardona, Natalia Eugenia Giraldo Ciuffetelli, Valentina Hernández Vinasco, Diana Susana Jiménez Páez, Margarita María Muñoz Villegas, Gloria Ángela Sepúlveda Gallo, Isabel Juliana Sepúlveda Gómez.“FACTORES DE RIESGO EN EMPLEADOS DEL ÁREA DE LA SALUD DE MANIZALES ASOCIADOS CON EL DESARROLLO DE HIPERTENSIÓN ARTERIAL SISTÉMICA”. [Consultado el 23, mayo,2022].Disponible_en<http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-00112008000100004>Hipotensión: MedlinePlus enciclopedia médica. (s. f.). "MedlinePlus - Health Information from the National Library of Medicine". [página web]. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://medlineplus.gov/spanish/ency/article/007278.html>Cuidados personales para la preeclampsia: MedlinePlus enciclopedia médica. (s. f.). "MedlinePlus - Health Information from the National Library of Medicine". página web]. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: <https://medlineplus.gov/spanish/ency/patientinstructions/000606.htm>Wu, X., Yuan, X., Wang, W., Liu, K., Qin, Y., Sun, X., Ma, W., Zou, Y., Zhang, H., Zhou, X., Wu, H., Jiang, X., Cai, J., Chang, W., Zhou, S. y Song, L. (2020). Value of a Machine Learning Approach for Predicting Clinical Outcomes in Young Patients With Hypertension. Hypertension, 75(5), 1271–1278. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1161/hypertensionaha.117.13404Padmanabhan, S., Tran, T. Q. B. y Dominiczak, A. F. (2021). Artificial Intelligence in Hypertension. Circulation Research, 128(7), 1100–1118. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1161/circresaha.121.318106Chaikijurajai, T., Laffin, L. J. y Tang, W. H. W. (2020). Artificial Intelligence and Hypertension: Recent Advances and Future Outlook. American Journal of Hypertension, 33(11), 967–974. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1093/ajh/hpaa102.Martinez-Ríos, E., Montesinos, L., Alfaro-Ponce, M. y Pecchia, L. (2021). A review of machine learning in hypertension detection and blood pressure estimation based on clinical and physiological data. Biomedical Signal Processing and Control, 68, 102813.[Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1016/j.bspc.2021.102813Melin, P., Prado-Arechiga, G., Miramontes, I. y Medina-Hernandez, M. (2016). PS 05-43 A HYBRID INTELLIGENT MODEL BASED ON MODULAR NEURAL NETWORK AND FUZZY LOGIC FOR HYPERTENSION RISK DIAGNOSIS. Journal of Hypertension, 34(Supplement 1), Artículo 153. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet: https://doi.org/9.1097/01.hjh.0000500304.09196.59Sakr, S., Elshawi, R., Ahmed, A., Qureshi, W. T., Brawner, C., Keteyian, S., Blaha, M. J. y Al-Mallah, M. H. (2018). Using machine learning on cardiorespiratory fitness data for predicting hypertension: The Henry Ford ExercIse Testing (FIT) Project. PLOS ONE, 13(4), Artículo [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet:https://doi.org/9.1371/journal.pone.0195344Krittanawong, C., Bomback, A. S., Baber, U., Bangalore, S., Messerli, F. H. by Wilson Tang, W. H. (2018). Future Direction for Using Artificial Intelligence to Predict and Manage Hypertension. Current Hypertension Reports, 20(9). [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en Internet:https://doi.org/9.1007/s11906-018-0875-xNour, M. y Polar, K. (2020). Automatic Classification of Hypertension Types Based on Personal Features by Machine Learning Algorithms. Mathematical Problems in Engineering, 2020, 1–13. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1155/2020/2742781Lacson, R. C., Baker, B., Suresh, H., Andriole, K., Szolovits, P. y Lacson, E. (2018). Use of machine-learning algorithms to determine features of systolic blood pressure variability that predict poor outcomes in hypertensive patients. Clinical Kidney Journal, 12(2), 206–212. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1093/ckj/sfy049Farran, B., Channanath, A. M., Behbehani, K. y Thanaraj, T. A. (2013). Predictive models to assess risk of type 2 diabetes, hypertension and comorbidity: machine-learning algorithms and validation using national health data from Kuwait—a cohort study. BMJ Open, 3(5), Artículo de 002457.[Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1136/bmjopen-2012-002457.Lee, S., Lee, M., Kim, S.-H. y Woo, J. (2022). Intraoperative Hypotension Prediction Model Based on Systematic Feature Engineering and Machine Learning. Sensors, 22(9), 3108. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.3390/s22093108Wijnberge, M., van der Ster, B. J. P., Geerts, B. F., de Beer, F., Beurskens, C., Emal, D., Hollmann, M. W., Vlaar, A. P. J. y Veelo, D. P. (2021). Clinical performance of a machine-learning algorithm to predict intraoperative hypotension with noninvasive arterial pressure waveforms. European Journal of Anaesthesiology, 38(6), 609–615. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en https://doi.org/9.1097/eja.0000000000001521.Chaudhuri, S., Han, H., Monaghan, C., Larkin, J., Waguespack, P., Shulman, B., Kuang, Z., Bellamkonda, S., Brzozowski, J., Hymes, J., Black, M., Kotanko, P., Kooman, J. P., Maddux, F. W. y Usvyat, L. (2021). Real-time prediction of intradialytic relative blood volume: a proof-of-concept for integrated cloud computing infrastructure. BMC Nephrology, 22(1). [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible en .https://doi.org/9.1186/s12882-021-02481-0Radio, C. (2020, 3 de noviembre). "7.000 personas podrían fallecer por demoras en la atención en salud". Caracol Radio. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible_en_https://caracol.com.co/radio/2020/11/03/salud/1604436108_528823.html"Presión arterial baja (hipotensión) - Síntomas y causas - Mayo Clinic". (2021, 29 de julio). Mayo Clinic - Mayo Clinic. [Consultado el 23, mayo, 2022]. Disponible_en_https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/low-blood-pressure/symptoms-causes/syc-20355465#:~:text=Una%20lectura%20de%20la%20 presión,,%20 generalmente,%20 presión%20 arterial%20baja.Andres Ramirez, Dvid Ernesto. “Implicaciones de la ley estatutaria 1751 de 2015 sobre las entidades promotoras de salud del régimen contributivo” [consultado el 25 mayo 2022 ] Disponible en <http://www.scielo.org.co/pdf/cesd/v7n2/v7n2a03.pdf>Naciones Unidas “Do you know all 17 SDGs” [Consultado el 25 de mayo 2022] Disponible en <https://sdgs.un.org/es/goals >IBM. “Vista Matriz de confusión” [Consultado el 25 de mayo 2022] Disponible en<https://www.ibm.com/docs/es/db2/11.1?topic=visualizer-confusion-matrix-view>"Hipotensión postural: número de casos 2011-2016 | Statista". (s. f.). Statista.[Consultado el 25 de mayo 2022] Disponible en https://es.statista.com/estadisticas/992625/numero-de-casos-de-hipotension-postural-en-espana/Majid Nour . Kermal Polat “Automatic Classification of Hypertension Types Based on Personal Features by Machine Learning Algorithms” [Consultado el 25 de mayo 2022 ] Disponible en <https://www.hindawi.com/journals/mpe/2020/2742781/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=HDW_MRKT_GBL_SUB_ADWO_PAI_DYNA_JOUR_X_PJ_GROUP3&gclid=CjwKCAjwp7eUBhBeEiwAZbHwkUaybDMr5l_0Iw3o-SRzsepleNT82XeuF0g_xwn2LhKnZqejK71dnhoCzloQAvD_BwE >García Molina, M. (2016). Costo efectividad del suplemento de calcio para reducir la mortalidad materna asociada a preeclampsia en Colombia. Revista de Salud Pública, 18(2), 300–39. [Consultado el 25 de mayo 2022 ] Disponible en https://doi.org/9.15446/rsap.v18n2.48776Radwa Elshawi . Mouz H. Al-Mallah . Sherif Sakr. “On the interpretability of machine learning-based model for predicting hypertension” [Consultado el 25 de mayo 2022 ] Disponible en <https://link.springer.com/article/9.1186/s12911-019-0874-0 >https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/preeclampsia/symptoms-causes/syc-20355745#:~:text=La%20 preeclampsia%20es%20una%20 complicaci%C3%B3n,presi%C3%B3n%20 arterial%20 hab%C3%ADa%20 sido%20normal.Juliana Téllez Buitrago.Duyber Nicolás Martínez Sánchez. “Método automático para la predicción del avalúo comercial de un inmueble en la ciudad de Bogotá” [Consultado el 25 de mayo 2022 ]. Disponible en <https://repository.ucatolica.edu.co/jspui/bitstream/10983/26289/1/trabajo%20de%20grado%20Completo.pdf >Esteban Camilo Pacanchique Gamba. “Implementación de una técnica de inteligencia artificial para el análisis de imágenes en búsqueda de la identificación de colillas de cigarrillos en áreas públicas”[Consultado el 25 de mayo 2022 ].Disponible en <https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/25158/1/DocumentoTesis%20%281%27.pdf >"Las enfermedades cardiovasculares le cuestan al sistema de salud $3,84 billones".(s.f.).Diario_La_República. [Consultado el 25 de mayo 2022 ].Disponible en<https://www.larepublica.co/economia/las-enfermedades-cardiovasculares-le-cuestan-al-sistema-de-salud-3-84-billones-2552769#:~:text=Según%20un%20estudio%20elaborado%20por,por%20el%20sistema%20de%20salud.>RODRÍGUEZ-RAMÍREZ, Ivonne. Herramientas para trabajar con datos biogeográficos. En: Revista de Biología Tropical [en línea]. 14, enero, 2017. p. Blog. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://doi.org/9.15517/rbt.v0i2.35901>. ISSN 2215-2075.TIOBE INDEX - TIOBE [Anónimo]. TIOBE [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.tiobe.com/tiobe-index/>.NORMALIZACIÓN DE datos en minería de datos – Acervo Lima [Anónimo]. Acervo Lima – La mayor colección de tutoriales [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://es.acervolima.com/normalizacion-de-datos-en-mineria-de-datos/#:~:text=Normalización%20Min-Max%20-,acuerdo%20con%20la%20 siguiente%20fórmula.>.¿QUÉ ES el algoritmo de k vecinos más cercanos? | IBM [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/co-es/topics/knn>.KMEANS [Anónimo]. Universidad de Oviedo - Universidad de Oviedo, la universidad de Asturias [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.unioviedo.es/compnum/laboratorios_py/kmeans/kmeans.html>.ANÁLISIS DE clúster automático [Anónimo]. Repositorio Universidad Nacional [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/80784>.REGRESIÓN LINEAL- MATLAB & Simulink- MathWorks América Latina [Anónimo]. MathWorks - Creadores de MATLAB y Simulink - MATLAB y Simulink - MATLAB & Simulink [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://la.mathworks.com/help/matlab/data_analysis/linear-regression.html>.WHAT IS Random Forest? [Anónimo]. IBM - Deutschland | IBM [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.ibm.com/cloud/learn/random-forest>.PRECISIÓN, RECALL, F1, Accuracy en clasificación - IArtificial.net [Anónimo]. IArtificial.net [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://www.iartificial.net/precision-recall-f1-accuracy-en-clasificacion/>.R CUADRADO (Coeficiente de determinación) - Definición, qué es y concepto | Economipedia [Anónimo]. Economipedia [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://economipedia.com/definiciones/r-cuadrado-coeficiente-determinacion.html>.SKLEARN.METRICS.FOWLKES_MALLOWS_SCORE [Anónimo]. scikit-learn [página web]. [Consultado el 12, noviembre, 2022]. Disponible en Internet: <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.fowlkes_mallows_score.html>.RASCHKA, Sebastian y MIRJALILI, Vahid. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition. [s.l.]: Packt Publishing, 2017. 770 p. ISBN 9781789955750.NOUR, Majid y POLAT, Kemal. Automatic Classification of Hypertension Types Based on Personal Features by Machine Learning Algorithms. En: Mathematical Problems in Engineering [en línea]. 20, enero, 2020. vol. 2020 [consultado el 12, noviembre, 2022], p. 1-13. Disponible en Internet: <https://doi.org/9.1155/2020/2742781>. ISSN 1563-5147.Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/DETERMINACIÓN DE LA PRESIÓN SANGUÍNEAPRESIÓN SANGUÍNEA-PREDICCIÓNANÁLISIS DE REGRESIÓNAPRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO)ALGORITMOSEMPRESAS PROMOTORAS DE SALUD620 - Ingeniería y operaciones afinesEnfermedades cardiovascularesSaludPacienteMedicina preventivaInteligencia artificialMétodo automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de saludTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPublicationORIGINALMétodo automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de saludMétodo automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de saludapplication/pdf3114234https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f5e4de64-24d6-4a32-99d3-05d81d79787b/downloadfdd8e8e589ec4579712b21430970b09fMD51Resumen Analítico en Educación - RAE.pdfResumen Analítico en Educación - RAE.pdfapplication/pdf227222https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/59835eac-8eae-489d-9faa-beeef5759b3a/download73f76f0b59ec907f81c8fc09057f9f9eMD52IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO.pdfIDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO.pdfapplication/pdf897896https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/96df7ace-211c-465c-b728-403ab9ed9c2d/download04bdb24aa257155f47e6c06774461096MD53CESION DE DERECHOS.pdfCESION DE DERECHOS.pdfapplication/pdf206191https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/c8f560bf-6178-472e-8ec5-05f67d8fe03c/downloadc35016f2ccb202798254b00c6af019daMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-815543https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/e93ec652-861a-4db5-a660-3b56a4561ca8/download73a5432e0b76442b22b026844140d683MD55TEXTMétodo automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud.txtMétodo automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud.txtExtracted texttext/plain102142https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/53c03d94-2e02-489d-96f7-2cfb98611b5a/downloadb52f7be39c9b20aff00a6a939c35096fMD56Resumen Analítico en Educación - RAE.pdf.txtResumen Analítico en Educación - RAE.pdf.txtExtracted texttext/plain47576https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/54424caa-9b83-45f9-9429-205c5bfe31ce/download9c23525063cb18b9ae00baf9259765d1MD58IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO.pdf.txtIDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO.pdf.txtExtracted texttext/plain3190https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a61f414c-8cea-4c5c-8f40-b57827c00678/downloadd46bb49e6435bc8b5166fd406724b9c8MD510CESION DE DERECHOS.pdf.txtCESION DE DERECHOS.pdf.txtExtracted texttext/plain17111https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/b4cffd52-562a-4a8e-82e0-c0ac297749a8/downloadeac1bf58ec4eadab332a60f29c67ca22MD512THUMBNAILMétodo automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud.jpgMétodo automático para la predicción de tendencias en alteraciones de tensión arterial utilizando variables de una entidad prestadora de servicios de salud.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7007https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/39bf0b2b-1ab6-49cc-8c84-9652426d455f/download5633ea8c808d94d428f12a7e76727bdaMD57Resumen Analítico en Educación - RAE.pdf.jpgResumen Analítico en Educación - RAE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12200https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/7a4c9a3f-f904-4907-816c-7986f347186b/download18dc02f59ed2be88a2034d5b162ff526MD59IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO.pdf.jpgIDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16444https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/6a02a6d5-93a0-4926-8529-6dd86f183fba/downloadaee6ef04b6c14bfe17dba9c3074ad36bMD511CESION DE DERECHOS.pdf.jpgCESION DE DERECHOS.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15085https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/b4f98db5-532b-4778-8678-90b383d1d736/download7db261cfbe971ca2f9a5cb5b44056b3bMD51310983/30243oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/302432023-04-16 03:01:06.542https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022https://repository.ucatolica.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaCbdigital@metabiblioteca.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 |