Sistema predictivo para la detección de niñas y adolescentes con alto riesgo de quedar en embarazo

Durante esta investigación se llevó a cabo un proceso conocido como KDD (Knowledge Discovery in Databases), el cual involucra un trabajo extenso en minería de datos como uno de los pasos más importantes de este proceso. La investigación se realizó bajos dos objetivos principales: Encontrar patrones de comportamiento relacionados con el embarazo a temprana edad en las poblaciones más vulnerables de Bogotá y generar un modelo predictivo capaz de identificar las adolescentes con mayor riesgo de quedar en embarazo. El desarrollo de este modelo predictivo se basó en la teoría de determinantes de la salud de la OMS (Organización Mundial de la Salud), la cual indica que existen ciertos factores de riesgo asociados al embarazo adolescente determinados por factores sociales, económicos, personales y de entorno. Finalmente, con el propósito de brindar una herramienta tecnológica a los equipos médicos de promoción y prevención del distrito, se desarrolló una solución que involucra una aplicación móvil para geolocalizar a las mujeres menores de 20 años con mayor riesgo usando el modelo predictivo desarrollado.

• Autores: Moreno Torres, David Mauricio
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/58188
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/58188; http://bdigital.unal.edu.co/54832/
• Palabra clave: 36 Problemas y servicios sociales, asociaciones / Social problems and social services; 6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Minería de datos; Aprendizaje de Máquina; KDD; Embarazo adolescente; Mining; Knowledge Discovery in Databases; kDD; Machine Learning
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional