Modelo de Predicción para Alerta Temprana de Eventos Cardiovasculares Mediante Técnicas de Supervised Machine Learning en el Instituto de Previsión Social (IPS) de Coronel Oviedo, 2024
José Antonio Espinoza Franco, Luz Melina Vázquez Cáceres, Víctor Manuel Melgarejo Riveros
Resumen
Las enfermedades cardiovasculares están relacionadas con problemas del corazón y los vasos sanguíneos, siendo la principal causa de muerte en el mundo. Según el Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, estas enfermedades son responsables del 30% de las muertes globales y del 27% a nivel nacional. En el Instituto de Previsión Social de Coronel Oviedo se registraron 82.991 consultas entre 2021 y 2024, muchas asociadas a factores de riesgo como la hipertensión esencial. Para abordar esta problemática, se desarrollaron modelos utilizando técnicas de Machine Learning supervisado, entre ellos Regresión Logística, Árboles de Decisión y Random Forest, seleccionándose este último como modelo de alerta temprana para la interfaz de predicción de eventos cardiovasculares, debido a su 73% de exactitud y baja tasa de errores. Además, se planteó la creación de una base de datos para almacenar información de pacientes, consultas médicas e historiales clínicos, contribuyendo a mejorar la gestión y el seguimiento de la salud cardiovascular.
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Cómo citar esta tesis
Franco, J. A. E., Cáceres, L. M. V., & Riveros, V. M. M. (2024). Modelo de Predicción para Alerta Temprana de Eventos Cardiovasculares Mediante Técnicas de Supervised Machine Learning en el Instituto de Previsión Social (IPS) de Coronel Oviedo, 2024 [Tesis de grado, Universidad Nacional de Caaguazú]. tesis.com.py. https://www.tesis.com.py/tesis/modelo-de-prediccion-para-alerta-temprana-de-eventos-cardiovasculares-mediante-tecnicas
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