Examinando por Autor "Bazan Flores, Yenifer Esther"

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Sistema web basado en machine learning para apoyar el prediagnóstico de cardiomiopatía isquémica en un hospital de Cutervo
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Bazan Flores, Yenifer Esther; Bazan Flores, Yenifer Esther; Zelada Valdivieso, Hector Miguel
El estudio se centró en el desarrollo de un sistema web basado en machine learning para el prediagnóstico de cardiomiopatía isquémica en pacientes del Hospital Santa María de Cutervo. Los objetivos del proyecto incluyeron la identificación de características del paciente relacionadas con la enfermedad, la elaboración de un modelo de machine learning y la aplicación web para facilitar la detección temprana de pacientes en riesgo. Para estructurar el desarrollo, se utilizó la metodología CRISP-DM, la cual guió cada fase del proyecto, desde la comprensión del problema hasta el despliegue de la solución. Los resultados revelaron que factores como la hipertensión, la diabetes y el sedentarismo eran determinantes en la presencia de cardiomiopatía isquémica. La red neuronal alcanzó una precisión del 97.2%, lo que indicó su alta efectividad en las predicciones. Además, la aplicación desarrollada permitió a los médicos realizar evaluaciones clínicas de manera eficiente y acceder a estadísticas de diagnóstico, lo que mejoró la detección temprana de la enfermedad. La validación del sistema mediante el modelo TAM evidenció su efectividad y utilidad en el contexto hospitalario, destacando su potencial en áreas con recursos limitados. Este enfoque innovador no solo mejoró la atención médica, sino que también optimizó el diagnóstico de la cardiomiopatía isquémica, representando un avance significativo en la práctica clínica.