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

Berrios Zuniga, Alvaro Daniel

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

dc.contributor.advisor	Sulla Torres, Jose Alfredo
dc.contributor.author	Berrios Zuniga, Alvaro Daniel
dc.date.accessioned	2024-10-03T13:42:32Z
dc.date.available	2024-10-03T13:42:32Z
dc.date.issued	2024-08-29
dc.description.abstract	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.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12920/14096
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	es_ES
dc.source	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.source	Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM	es_ES
dc.subject	Diabetes
dc.subject	Inteligencia Artificial
dc.subject	Red Neuronal
dc.title	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
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	29612305
renati.advisor.orcid	0000-0001-5129-430X
renati.author.dni	73938490
renati.discipline	612076
renati.juror	Torres Gamarra, Nestor
renati.juror	Montesinos Murillo, Angel Felipe
renati.juror	Esquicha Tejada, Jose David
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería de Sistemas
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales	es_ES
thesis.degree.name	Ingeniero de Sistemas