Predicción de riesgos en salud, para personas con obesidad empleando técnicas de aprendizaje de maquinas
ilustraciones, tablas, diagramas
- Autores:
-
Agamez Julio, Wilmer Jesús
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
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- Palabra clave:
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Branch Bedoya, John Willian112eaa0bbeeaeb0d3d14dfe15d672a15600Agamez Julio, Wilmer Jesús1bfb4be25d27cbccb704411af1c9e3b02022-08-24T13:29:14Z2022-08-24T13:29:14Z2022-03-01https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82053Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, tablas, diagramasLa obesidad es una enfermedad de alto riesgo es una patología que es considerada como un problema de salud pública, en Colombia cerca del 60% de la población tiene malos hábitos alimenticios y esto influye a sufrir otras patologías donde intervenir a tiempo y evitar una hospitalización urgente o un fallecimiento es fundamental. Esta investigación trata de proponer un modelo de aprendizaje de máquinas, analizando los patrones de comportamiento y diferentes interacciones con los sistemas de salud colombiano, con el propósito de predecir un evento adverso, el resultado es un modelo escalable a los sistemas y de precisión aceptable que permitirá una mayor comprensión de los datos y contribuirá a generar una política preventiva en salud más eficiente. (Texto tomado de la fuente)Obesity is a high-risk disease, it is a pathology that is considered a public health problem, in Colombia about 60% of the population has poor eating habits and this influences suffering from other pathologies where timely intervention and avoid urgent hospitalization or a death is essential. This research tries to propose a machine learning model, analyzing the behavior patterns and different interactions with the Colombian health systems, with the purpose of predicting an adverse event, the result is a scalable model to the systems with an acceptable precision . It will allow us to better understand the data, which will contribute to generating a more efficient preventive health policy.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática51 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaDepartamento de la Computación y la DecisiónFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales610 - Medicina y saludAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Inteligencia artificialMachine learningMachine learningAprendizaje de maquinasRiesgos en saludObesidadPredicción de riesgos en salud, para personas con obesidad empleando técnicas de aprendizaje de maquinasPrediction of health risks for obesity people using machine learning techniquesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAdam M. Chekroud, J. B. (2021). The promise of machine learning in predicting treatment outcomes in psychiatry. World Psychiatry, 154-170Ahmed Qureshi, S. V. (2017). Application of Principal Component Analysis (PCA) to Medical Data. Indian Journal of Science and TechnologAndy, L. (2002). Classification and regression by randomForest. R news 2.3Aune D, S. A. (2016). BMI and all cause mortality: systematic review and non-linear dose-response meta-analysis of 230 cohort studies with 3.74 million deaths among 30.3 million participants. BMJ.Centers of disease control and prevention. (19 de marzo de 2020). Division of Nutrition, Physical Activity, and Obesity. Obtenido de https://www.cdc.gov/obesity/data/adult.htmlChen, R. D. (2020). Selecting critical features for data classification based on machine learning methods. J Big Data.Colmenarejo, G. (2020). Machine Learning Models to Predict Childhood and. nutrients.Colombia, G. d. (1993). Ley 100 de 1993.DA, R. (1993). 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Economía & Región, 155-182García, G. M. (2016). La obesidad como factor de riesgo, sus determinantes. Revista Cubana de Medicina General Integral., 32García-Rodríguez, J. F.-F.-L.-G. (2010). Dimensión económica del sobrepeso y la obesidad como problemas de salud pública. Salud en Tabasco, 891-896.Gonnelli, S. C. (2014). Obesity and fracture risk. Clinical cases in mineral and bone metabolism : the official journal of the Italian Society of Osteoporosis, Mineral Metabolism, and Skeletal Diseases, 9–14.Hasmat Malik, N. F. (2021). Chapter 1 - Advances in Machine Learning and Data Analytics. En N. F. Hasmat Malik, Intelligent Data-Analytics for Condition Monitoring. Academic Press.James, S. (2003). Obesity as a cardiovascular risk factor. The American Journal of Medicine, 37-41.Joaquín, A. R. (Abril de 2017). Máquinas de Vector Soporte (Support Vector Machines, SVMs). Obtenido de cienciadedatos.net: https://www.cienciadedatos.net/documentos/34_maquinas_de_vector_soporte_support_vector_machinesKain J, V. F. (2003). Tendencias en la obesidad y factores. Cad Saúde Pública.Kim, Y. J. (2017). Highrisk prediction from electronic medical records via deep attention networks. arXiv preprint arXiv:1712.00010.Li M, C. H. (2021). Application of Deep Learning Technology in Predicting the Risk of Inpatient Death in Intensive Care Unit. Healthc Eng.Li, X., & Li, J. (2018). Health Risk Prediction Using Big Medical Data - a. 20th International Conference on e-Health Networking, Applications and Services (Healthcom).Ligibel JA, A. C.-W. (2014). American Society of Clinical Oncology position statement on obesity and cancer. J Clin Oncol.Ministerio de Salud y proteccion social. (2021). Obesidad, un factor de riesgo en el covid-19. Boletín de Prensa No 324 de 2021.OMS. (9 de Junio de 2021). Organizacion Mundial de la Salud. 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