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Desarrollo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de intentos de suicidio, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorGarcía Salazar, María Mercedes
dc.date.accessioned2024-08-03T13:00:54Z
dc.date.available2024-08-03T13:00:54Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl presente proyecto busca demostrar de manera practica como el Machine Learning es una herramienta poderosa en la predicción de comportamientos o escenarios en cualquier área tomando como referencia casos de intentos de suicidio en Rionegro, Antioquia. Utilizando la base de datos del Sistema de Vigilancia en Salud Pública (SIVIGILA) recopilados por la Alcaldía de Rionegro entre 2016 y 2021. Para el ejercicio se desarrolló un modelo predictivo que pretende analiza variables clave como edad, estrato socioeconómico, área de ocurrencia y sexo para identificar patrones y factores de riesgo asociados a los intentos de suicidio. Los resultados muestran que los algoritmos de Machine Learning, pueden predecir las posibles tendencias de suicidio futuras basadas en datos históricos. Esto permite a los profesionales de salud mental y a las autoridades implementar medidas preventivas más efectivas y personalizadas, reduciendo así la incidencia de intentos de suicidio y mejorando la atención a quienes están en riesgo. Además, se destacan las conclusiones sobre la importancia de la edad como factor predominante en los registros de intentos de suicidio, subrayando la necesidad de políticas públicas específicas y programas de intervención adaptados a las características demográficas locales.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Industrialspa
dc.format.extent20 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3801
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería Industrialspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
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.subjectIntentos de suicidiospa
dc.subjectDatasetspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectClasificaciónspa
dc.subjectRegresiónspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembSuicidio
dc.subject.lembSalud mental
dc.titleDesarrollo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de intentos de suicidio, 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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