Modelo de redes neuronales artificiales para la predicción y detección de casos y brotes de enfermedades arbovirales (Zika, Dengue y Chikunguña) en Colombia

Las enfermedades arbovirales transmitidas por artrópodos como los insectos se han repetido a lo largo de la historia, afectando a grandes segmentos de la población mundial. Las lesiones resultantes van desde la pérdida de la vida, hasta la discapacidad prolongada, además de los elevados costos en lo...

Full description

Autores:
Garcia Lopez, Juan Davi
Fandiño Plata, Andres Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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description Las enfermedades arbovirales transmitidas por artrópodos como los insectos se han repetido a lo largo de la historia, afectando a grandes segmentos de la población mundial. Las lesiones resultantes van desde la pérdida de la vida, hasta la discapacidad prolongada, además de los elevados costos en los sistemas de salud pública para su atención y tratamiento. La presente investigación ejecuta un modelo de red neural de aprendizaje por medio del software Python, el cual agrupa las variables de tipo demográfico de 20 municipios de Colombia y las variables climatológicas seleccionadas de estos, en ambos casos desde el año 2007 al año 2021, a partir de tres gestores de datos ArcGIS World Geocoder, base de datos SISPRO y el DANE. Este modelo de aprendizaje automático de redes neuronales permite analizar y comparar el comportamiento de los brotes de estas enfermedades arbovirales, y así poder plantear una alternativa para su tratamiento y prevención en los sistemas de salud en Colombia.
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La presente investigación ejecuta un modelo de red neural de aprendizaje por medio del software Python, el cual agrupa las variables de tipo demográfico de 20 municipios de Colombia y las variables climatológicas seleccionadas de estos, en ambos casos desde el año 2007 al año 2021, a partir de tres gestores de datos ArcGIS World Geocoder, base de datos SISPRO y el DANE. Este modelo de aprendizaje automático de redes neuronales permite analizar y comparar el comportamiento de los brotes de estas enfermedades arbovirales, y así poder plantear una alternativa para su tratamiento y prevención en los sistemas de salud en Colombia.PregradoIngeniero IndustrialArboviral diseases transmitted by arthropods such as insects have been repeated throughout history, affecting large segments of the world's population. The resulting injuries range from loss of life to prolonged disability, in addition to the high costs in public health systems for their care and treatment. This research executes a neural network model of learning through Python software, which groups the demographic variables of 20 municipalities in Colombia and the selected climatological variables of these, in both cases from the year 2007 to the year 2021, based on three data managers ArcGIS World Geocoder, SISPRO database, and DANE. This automatic learning model of neural networks allows analyzing and comparing the behavior of outbreaks of these arboviral diseases, and thus being able to propose an alternative for their treatment and prevention in health systems in Colombia.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería IndustrialEscuela de Estudios Industriales y Empresarialesredes neuronalesenfermedades arboviralesaprendizaje profundopredicciónneural networksarboviral diseasesdeep learningpredictionModelo de redes neuronales artificiales para la predicción y detección de casos y brotes de enfermedades arbovirales (Zika, Dengue y Chikunguña) en ColombiaArtificial neural network model for the prediction and detection of cases and outbreaks of arboviral diseases (Zika, Dengue and Chikungunya) in ColombiaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALCarta de Autorización.pdfCarta de Autorización.pdfapplication/pdf192876https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4af2c4d0-33ff-459a-902e-3897f34e040d/download9ac1794cc68f5f102f374433584f0211MD52Nota de Proyecto.pdfNota de Proyecto.pdfapplication/pdf369647https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c3057863-06b7-4a92-9a61-8078fa7073a7/download88cef4f370d7d980f9505c359f7cd538MD53Apéndices.rarApéndices.rarapplication/octet-stream62906132https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/05a3fade-683b-4bef-98d3-fce96cc59362/downloadb0fada528944cc76b8f016370fcd1d7eMD56Documento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf3331866https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/a882bfc2-765b-4ebc-b9af-c7f6eba0fad1/download3b3736d39947adbf7795a16dc8886c68MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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