Aplicación de técnicas de aprendizaje máquina para predecir problemas cardíacos en pacientes obesos

Resumen: La obesidad es uno de los principales problemas de salud pública a nivel mundial, del cual se derivan un gran número de enfermedades y síndromes como es el caso de la insuficiencia cardiaca. Actualmente, técnicas de aprendizaje de máquina han sido utilizados ampliamente para predecir una gran variedad de enfermedades. Por tanto, en la presente investigación se tiene como objetivo evaluar algoritmos de aprendizaje máquina para poder predecir la enfermedad de insuficiencia cardíaca. Se trabajó conun dataset de 412 resúmenes médicos de pacientes que padecen principalmente obesidad y sobrepeso. Dicho dataset consta de 342 característicascomo enfermedades, medicamentos, tratamientos, entre otros. Dado el extenso número de características se usaron técnicas de seleccióncomo Chi Square y Mutual Information y también la técnica de reducción de dimensionalidad PCA. Se aplicaron 5 algoritmos supervisados, de los cuales Random Forest y Naive Bayes se destacaron con una precisión de 0.94 y 0.83 respectivamente, utilizando la técnica Mutual Information.

• Main Author: Morillo Velepucha, Diego Fernando (author)
• Format: bachelorThesis
• Language: spa
• Published: 2022
• Subjects: Inteligencia artificial; Aplicación; Magíster en ciencias y tecnologías de la computación; Tesis y disertaciones académicas
• Online Access: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29667