Algoritmos de compresión de datos aplicados a historiales clínicos para el apoyo en el diagnóstico de Diabetes Mellitus tipo II

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorPinto Avendaño, David Eduardo
dc.contributorTovar Vidal, Mireya
dc.contributor.advisorPINTO AVENDAÑO, DAVID EDUARDO; 275110
dc.contributor.advisorTOVAR VIDAL, MIREYA; 98665
dc.contributor.authorCancino Gordillo, Juan Manuel
dc.date.accessioned2021-11-18T05:50:35Z
dc.date.available2021-11-18T05:50:35Z
dc.date.issued2021-07
dc.description.abstract“Una de las enfermedades m ́as importantes a nivel mundial en salud pública es la Diabetes Mellitus (DM), ya que esta es una de las enfermedades no transmisibles más severa, frecuente y con diversas complicaciones crónicas. Existen dos variantes de la DM, tipo I y tipo II. En este documento nos enfocamos en la detección de Diabetes Mellitus tipo II (DMT2), en donde el cuerpo no procesa de manera correcta la glucosa en la sangre dejando mucho de este material circulando dentro del sistema sanguíneo. En este documento proponemos un método para la detección de factores de riesgo en pacientes que padecen la enfermedad conocida como DMT2 con distintos conjuntos de datos estructurados aplicando algoritmos de clasificación junto a algoritmos de reducción de términos. En este documento abarcaremos los antecedentes que dieron origen al proyecto de investigación junto con los objetivos. Nuestra propuesta es usar un análisis de relación entre atributos junto con algoritmos de reducción de términos (PCA y NMF) para reducir lo m ́as posible los conjuntos de datos sin realizar una clasificación pobre de personas con la enfermedad DMT2”.es_MX
dc.folio20210909133040-3535-Tes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/15178
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator219470458es_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccDiabetes--Factores de riesgoes_MX
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_MX
dc.subject.lccProcesamiento del lenguaje naturales_MX
dc.subject.lccBig Dataes_MX
dc.subject.lccPython (Lenguaje de programación)es_MX
dc.subject.lccInformática médicaes_MX
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.titleAlgoritmos de compresión de datos aplicados a historiales clínicos para el apoyo en el diagnóstico de Diabetes Mellitus tipo IIes_MX
dc.typeTesis de maestríaes_MX
dc.type.conacytmasterThesises_MX
dc.type.degreeMaestríaes_MX
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