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Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de osteoporosis, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorGarcía Ramírez, Sebastián
dc.date.accessioned2024-04-16T13:05:06Z
dc.date.available2024-04-16T13:05:06Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa llegada de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) en el siglo XX abrió una nueva etapa, denominada "sociedad del conocimiento y la información", que ha tenido un impacto significativo en las prácticas educativas y sociales. La Inteligencia Artificial (IA), una rama de las TIC, que actualmente busca aplicaciones en sectores como la salud, emulando el razonamiento humano, el aprendizaje, la resolución de problemas y la percepción. El desarrollo de estrategias computacionales basadas en algoritmos de machine learning (ML) ha sido impulsado por la OMS y enfocándolo en La osteoporosis un trastorno esquelético de alto impacto socioeconómico. Estos algoritmos se entrenan con datos demográficos, de estilo de vida y de salud para identificar personas en riesgo rápidamente. El procesamiento de datos implica cargar conjuntos de datos en plataformas como Colab, eliminar filas y columnas innecesarias y duplicados, y normalizar datos categóricos. Variables como el género, los cambios hormonales, los antecedentes familiares, la actividad física y el consumo de sustancias se analizan. El modelo de toma de decisiones, que se basa en el aprendizaje supervisado, utiliza un algoritmo para clasificar a las personas en riesgo en función de patrones que se encuentran en los datos de entrenamiento. Esto implica recopilar y procesar datos de pacientes, elegir los algoritmos de clasificación apropiados y entrenar el modelo. Un conjunto de datos de prueba se utiliza para evaluar el modelo para comprender su rendimiento y factores de impacto. El objetivo de la implementación de esta estrategia computacional es mejorar el diagnóstico, la prevención y el tratamiento individualizado de la osteoporosis. Esta estrategia podría usarse en herramientas de diagnóstico, selección de tratamiento, modelos de riesgos y campañas de concientización.
dc.description.degreelevelTecnologíaspa
dc.description.degreenameTecnólogo(a) en Desarrollo de Softwarespa
dc.format.extent40 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2663
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programTecnología en Desarrollo de Softwarespa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectOsteoporosisspa
dc.subjectDatasetsspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectClasificaciónspa
dc.subjectRegresiónspa
dc.subjectModelo MLPspa
dc.subjectClusteringspa
dc.subjectInteligencia artificial (IA)spa
dc.subjectAlgoritmosspa
dc.subjectSalud digitalspa
dc.subjecteSaludspa
dc.subjectCiber saludspa
dc.subjectAsistencia virtualspa
dc.subjectDispositivos inteligentesspa
dc.subjectDemografíaspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.subject.lembOsteoporosis
dc.titleAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de osteoporosis, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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