Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos sobre intentos de suicidio en Rionegro entre los años 2016 - 2021, utilizando estrategias de machine learning

El proyecto titulado "Algoritmo Computacional para el Análisis y Toma de Decisiones en Datos sobre Intentos de Suicidio en Rionegro entre 2016 y 2021, empleando Estrategias de Aprendizaje Automático", tiene como objetivo utilizar métodos de aprendizaje automático para analizar información acerca de los intentos de suicidio en la zona de Rionegro a lo largo de seis años. La meta principal consiste en descubrir tendencias, identificar factores de riesgo y posibles indicadores de intentos de suicidio, con la finalidad de desarrollar un sistema capaz de prevenir y detectar estos eventos de manera temprana. Este proyecto involucra la recolección y depuración de datos históricos relacionados con los intentos de suicidio en Rionegro durante el período comprendido entre 2016 y 2021. Posteriormente, se utilizarán algoritmos de aprendizaje automático, tales como clasificación y regresión, para analizar estos datos y extraer información relevante. Se explorarán diversas técnicas de preprocesamiento de datos, selección de características y modelado con el objetivo de obtener los mejores resultados posibles. Además, se llevará a cabo una evaluación exhaustiva de los modelos desarrollados, utilizando métricas de desempeño apropiadas para problemas de clasificación y regresión. Se ajustarán los modelos según sea necesario y se realizarán pruebas de validación cruzada para asegurar su robustez y generalización. Como resultado final, se espera obtener un algoritmo computacional capaz de analizar datos sobre intentos de suicidio en Rionegro, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones en políticas de salud mental y programas de prevención. Este algoritmo tiene el potencial de contribuir significativamente a la identificación y atención temprana de personas en riesgo de suicidio en la región.

• Autores: Monsalve Botero, Mauricio; Morales Henao, Andrés Camilo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2660
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2660
• Palabra clave: Intentos de suicidio; Dataset; Análisis de datos; Machine learning; Clasificación; Regresión; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Toma de decisiones; Suicidio
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)