Herramienta para la identificación de factores de riesgo en el desarrollo neuromotor y la obesidad en bebés prematuros

Este proyecto surge de la necesidad de ofrecer a los neonatólogos herramientas más precisas y eficaces para enfrentar los desafíos del desarrollo neonatal en bebés prematuros, a quienes se les aplica el método canguro. Utilizando los datos recopilados por la Fundación Canguro, que documentan el desarrollo desde el nacimiento hasta los 12 meses de edad corregida, se busca perfeccionar un clasificador existente para hacerlo más exacto, identificando y validando variables clave. Además, se propone el desarrollo de un sistema automatizado que, en su primera fase, se enfoca en la identificación de riesgos de obesidad, contribuyendo así a la detección de factores críticos para la salud neonatal. Se espera que las herramientas resultantes sean accesibles y fáciles de usar para los profesionales de la salud, mejorando la prevención y tratamiento de enfermedades en estos bebés.

• Autores: Vargas Prada, David Santiago
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75332
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/1992/75332
• Palabra clave: Bebé Canguro; Machine Learning; Árbol de decisión; Neonatologia; Edad Corregida; Clasificador; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf