Modelo de predicción para la detención de anemia en adultos mayores utilizando minería de datos
- Format
- BachelorThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
La presente investigación tiene el propósito de diseñar un modelo de predicción utilizado minería de datos para detectar los casos de anemia en adultos mayores. Para esto se emplearon las actividades de cada una de las fases de la metodología KDD (Knowledge Discoveryin Databases). Para la cual se realizó un estudio exhaustivo de la revisión bibliográfica sobre los temas relacionados a la minería de datos para obtener una visión clara sobre las diferentes metodologías, herramientas y técnicas para la detención de enfermedades mediante el análisis. Para la predicción de casos de anemia se consideraron algunas variantes como los niveles de hemoglobina, IMC, la edad y otros factores asociados a la anemia. Una vez diseñado el modelo, se llevó a cabo la etapa de prueba en donde se utilizaron conjuntos de datos previamente recopilados de adultos mayores. Estos datos se utilizaron para entrenar el modelo y ajustar sus parámetros, de manera que pudiera realizar predicciones precisas. Los resultados obtenidos permitieron evaluar la efectividad del modelo en la detección de la anemia y sentaron las bases para futuras investigaciones en este campo.
The purpose of this research is to design a predictive model using data mining to detect cases of anemia in older adults. To achieve this, the activities of each of the phases of the KDD (Knowledge Discovery in Databases) methodology were employed. An exhaustive study of the bibliographic review on topics related to data mining was carried out to obtain a clear view of the different methodologies, tools, and techniques for detecting diseases through analysis. For the prediction of anemia cases, some variables such as hemoglobin levels, BMI, age, and other factors associated with anemia were considered. Once the model was designed, the testing stage was carried out where previously collected data sets from older adults were used. These data were used to train the model and adjust its parameters so that it could make accurate predictions. The results obtained allowed the evaluation of the model's effectiveness in detecting anemia and laid the foundation for future research in this field.
Tesis
- Publication Year
- 2023
- Language
- spa
- Topic
- Minería de datos
Modelos de predicción
Clusters
KDD
- Repository
- Repositorio Universidad Católica de Cuenca
- Get full text
- https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/15259
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es