Browsing by Author "Berrios Zuniga, Alvaro Daniel"

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    Predicción de la diabetes mediante aprendizaje de maquina con el uso de datos biométricos de estudiantes de pregrado de una universidad privada en la ciudad de Arequipa
    (Universidad Católica de Santa María, 2024-08-29) Berrios Zuniga, Alvaro Daniel
    Existen muchas enfermades a nivel mundial que afecta a la población y generan muchas muertes, una de ellas es la Diabetes. La diabetes es una enfermedad crónica que afecta a muchas personas alrededor del mundo y el desarrollo de esta es a causa de la poca producción de la insulina en el cuerpo. Existen diversos tipos de diabetes, pero las más comunes son la diabetes tipo 1 y la diabetes tipo 2. En el Perú según el Ministerio de Salud aproximadamente hasta fines del 2023 1 millón de personas tienen esta enfermedad, lo que involucra según la estadística extraída que 6 de cada 100 personas tienen diabetes y se estima que menos del total sabe su diagnóstico certero de la enfermedad por no tener una detección a tiempo. Por ello se aplicó la inteligencia artificial para la detección de la diabetes en el alumnado de la una Universidad Privada en la ciudad Arequipa utilizando datos biométricos como el sexo, edad, peso, estatura, glucosa, antecedentes familiares por diabetes, consumo de alcohol, consumo de drogas, consumo de tabaco, y realización de actividad física. .Se usó algoritmos de aprendizaje automático supervisado para poder realizar esta predicción, ya que será capaz de brindar un resultado dependiendo de los datos de la persona. Los resultados mostraron un nivel de confiabilidad mayor al 90% gracias a la aplicación de la evaluación de métricas en los 7 algoritmos de aprendizaje supervisado usados. La predicción ayudara a evitar más casos de diabetes en el Perú por la falta de detección temprana y tener un seguimiento adecuado de esta enfermedad que cada día avanza más a nivel mundial.