Análisis de riesgo de padecer enfermedad cardíaca mediante técnicas de Machine Learning
Las enfermedades cardíacas son una de las enfermedades más mortales en el mundo, por lo que resulta de vital importancia estudiar todos los factores que pueden afectar a la mortalidad por este tipo de enfermedades. A través de las respuestas a las preguntas de una encuesta telefónica, se define como...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/108810 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/108810 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 616.12 616.12-005 519.2 004.85 Enfermedades cardíacas Machine Learning Heart Disease Cardiología Estadística Inteligencia artificial (Informática) 3205.01 Cardiología 1209 Estadística 1203.04 Inteligencia Artificial |
| Sumario: | Las enfermedades cardíacas son una de las enfermedades más mortales en el mundo, por lo que resulta de vital importancia estudiar todos los factores que pueden afectar a la mortalidad por este tipo de enfermedades. A través de las respuestas a las preguntas de una encuesta telefónica, se define como objetivo principal estudiar qué factores pueden suponer un mayor riesgo de padecer una enfermedad cardíaca y la muerte por ello. Para conocer estos factores se utilizan técnicas de Machine Learning y se extrae el mejor modelo a través del cual se puede conocer el efecto de cada factor de riesgo. Con ello se pueden extraer conclusiones y dar recomendaciones al paciente. |
|---|