Sistema de recomendación de asistencia virtual para farmacias que suministran medicación ante malestares generales por Covid-19 basado en aprendizaje de máquina supervisado por Python.

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Main Author:	Varas García, Luis Alberto (author)
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Published:	2021
Subjects:	Covid-19 Machine Learning Árboles de decisiones Farmacias Suministros Neural Networks Pharmacies Supplies
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spelling	Sistema de recomendación de asistencia virtual para farmacias que suministran medicación ante malestares generales por Covid-19 basado en aprendizaje de máquina supervisado por Python.Varas García, Luis AlbertoCovid-19Machine LearningÁrboles de decisionesFarmaciasSuministrosNeural NetworksPharmaciesSuppliesPDFEl COVID-19, es una enfermedad que ha cobrado muchas vidas, especialmente por personas que se han automedicado, tratando de calmar los malestares ocasionados por el virus, los farmacéuticos, sin tener una herramienta inteligente que pueda predecir un medicamento, recetan lo que ellos ya conocen por experiencia de diversas enfermedades tratadas con anterioridad. El presente proyecto consiste en realizar un sistema de recomendación, basado en aprendizaje de máquina supervisado en Python, utilizando herramientas de Machine Learning mediante algoritmos como Redes neuronales y Árboles de decisiones. Entre los principales objetivos específicos, se encuentran la extracción de un conjunto de base de datos con la información vinculada a los medicamentos que han tomado los pacientes diagnosticados con COVID-19, para después proceder a depurararla y construir un Dataset con las variables relacionadas que sirvan como ayuda. La metodología empleada es “Knowledge Discovery in Databases – K-DD”, el cual se desarrolla en 6 fases: importación y muestreo de datos, calidad de datos, transformación, modelización, evaluación e implementación. Se utilizó la librería sklearn de la herramienta Python para el entrenamiento del algoritmo, la herramienta Stat:Fit para las distribuciones estadísticas, y basándose en la sintomatología del paciente los algoritmos arrojaron un porcentaje de precisión, teniendo el 0.89 de precisión para Redes Neuronales y 0.87% de precisión para Árboles de decisiones. Entre ambos se concluyó que el mejor predictor es el algoritmo de redes neuronales. Se concluyó que existe relación entre los algoritmos de redes neuronales y árboles de decisiones, haciendo que se cumplan las hipótesis planteadas.COVID-19 is a disease that has claimed many lives, especially by people who have self medicated, trying to calm the discomforts caused by the virus, pharmacists, without having an intelligent tool that can predict a drug, prescribe what they already know from experience of various previously treated diseases. This project consists of making a recommendation system, based on supervised Machine Learning in Python, using Machine Learning tools using algorithms such as Neural Networks and Decision Trees. Among the main specific objectives are the extraction of a database set with the information related to the drugs taken by patients diagnosed with COVID-19, and then proceed to refine it and build a Dataset with the related variables that serve as help. The methodology used is “Knowledge Discovery in Databases - K-DD”, which is developed in 6 phases: data import and sampling, data quality, transformation, modeling, evaluation and implementation. The sklearn library of the Python tool was used for the training of the algorithm, the Stat: Fit tool for the statistical distributions, and based on the patient's symptoms, the algorithms yielded a percentage of precision, with 0.89% precision for Neural Networks and 0.87 % precision for Decision Trees. Between the two, it was concluded that the best predictor is the neural network algorithm. It was concluded that there is a relationship between the algorithms of neural networks and decision trees, making the hypotheses raised.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Cevallos Torres, Lorenzo2021-05-11T14:52:32Z2021-05-11T14:52:32Z2021-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/52448spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2021-05-12T08:04:05Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/52448Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02025-06-28T06:56:06.627362Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue
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