Modelo de aprendizaje automático para la predicción de la mortalidad asociada al bajo peso al nacer a término, en menores de un año en el valle del cauca

La detección del peso al nacer es un indicador importante del estado de salud del recién nacido; según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el bajo peso al nacer, que se ha establecido como menor a 2.500 gramos, es un problema de salud pública a nivel mundial que debe atenderse para evitar consecuencias fatales como la muerte. Colombia no es ajena a esta problemática, la prevalencia del bajo peso al nacer en 2018 fue de 7.22 y en el 2020 aumentó a 9.20. Es por esto, que este proyecto desarrolló un modelo de aprendizaje automático para la predicción del riesgo de mortalidad asociada al bajo peso al nacer a término, en menores de un año en el Valle del Cauca, que, mediante el uso de las técnicas de predicción y clasificación, permitió analizar las dinámicas del comportamiento del bajo peso al nacer a término y el riesgo de la mortalidad infantil de esta manera generar acciones de carácter preventivo que procuren su reducción en el territorio.

• Autores: Torres Ricaurte, Carlos Andrés; Gutiérrez Rendón, Liz Mary
• Tipo de recurso: Masters Thesis
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana Cali
• Repositorio: Vitela
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/1985
• Acceso en línea: https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/1985
• Palabra clave: Bajo peso al nacer; Mortalidad infantil; Determinantes sociales de la salud; Aprendizaje automático; Clasificación
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/