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    Modelo de clasificación de las condiciones clínicas que componen la prediabetes

    Autor: 
    Rivadeneira-Fuel, Gabriel Alejandro
    Fecha: 
    09/2018
    Palabra clave: 
    diabetes; prediabetes; clasificación; inteligencia artificial; big data; ciencia de datos; classification; artificial intelligence; NHANES; data science; Máster en Visual Analytics y Big Data
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/14199
    Open Access
    Resumen:
    Con el paso del tiempo se evidencia el incremento en la cantidad de personas que padecen diabetes mellitus tipo dos a lo largo del mundo. Según la Organización Mundial de la Salud, desde el año 1980 hasta la actualidad la cantidad de personas con esta patología ha crecido en más de 4 veces su valor original, por lo que afirma que, en una sola generación, la diabetes pasó de ser una rareza a una epidemia crónica y progresiva. Hasta el momento, no se ha abordado el tratamiento de la prediabetes como un medio de prevención de la aparición de diabetes, a pesar que las investigaciones realizadas en los últimos años aseguran que una intervención oportuna puede disminuir en aproximadamente un 58% la progresión de prediabetes a diabetes mellitus tipo2. Este trabajo tiene por objeto aplicar un modelo de clasificación que permita identificar de manera temprana potenciales complicaciones que pueden desembocar en el aparecimiento de la diabetes tipo dos, generando así una alternativa para la disminución del gasto público en la remediación de sus síntomas y su posible aplicación como política pública de prevención. Este modelo se desarrolla basado en los resultados obtenidos desde el año 2011 hasta el año 2016 de la encuesta estadounidense NHANES, los cuales miden diversos criterios de salud y nutrición de los encuestados, utilizando un algoritmo de inteligencia artificial que induce la creación de un árbol de clasificación. Esta aproximación metodológica nos permite hallar un árbol de clasificación optimista que presenta un nivel de acierto del 77.8% y posee un diseño amigable con el usuario.
    Descripción: 
    Over time, the increase in the number of people suffering from type two diabetes mellitus throughout the world is becoming increasingly evident. According to the World Health Organization, from 1980 to the present day, the number of people with this pathology has grown more than 4 times its original value, so it states that, in a single generation, diabetes went from being a rarity to a chronic and progressive epidemic. So far, the treatment of prediabetes has not been addressed as a means of preventing the onset of diabetes, although research conducted in recent years ensures that an early intervention can reduce the progression of prediabetes to type two diabetes by approximately 58%. The purpose of this document is to apply a classification model that allows early detection of potential complications that may lead to the onset of type two diabetes, thus generating an alternative for reducing public expenditure on the remediation of its symptoms and its possible application as a public prevention policy. This model is developed based on the C4.5 algorithm of artificial intelligence, based on the results obtained from years 2011 to 2016 of the North American survey NHANES, which measures diverse health and nutrition criteria of the respondents, using an artificial intelligence algorithm that induces the creation of a classification tree. This methodological approach allows us to find a classification tree with optimistic qualities that has a prediction level of 77.8% and has a user-friendly design.
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    Nombre: Rivadeneira Fuel, Gabriel Alejandro.pdf
    Tamaño: 2.713Mb
    Formato: application/pdf
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