Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson

The diseases that human beings suffer in many cases do not have a clear origin, but when it affects a person it prevents them from having an adequate life. Such is the case of Parkinson's disease, it is a neurodegenerative disease that occurs in people at a certain stage of their life, despite...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Ortiz Díaz, Jhon Michael
Other Authors: Beltrán Forero, Sergio Daniel
Format: Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)
Language:spa
Published: Universidad Antonio Nariño 2021
Subjects:
Online Access:http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4802
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1812647586530590720
author Ortiz Díaz, Jhon Michael
author2 Beltrán Forero, Sergio Daniel
author_facet Beltrán Forero, Sergio Daniel
Ortiz Díaz, Jhon Michael
author_sort Ortiz Díaz, Jhon Michael
collection DSpace
description The diseases that human beings suffer in many cases do not have a clear origin, but when it affects a person it prevents them from having an adequate life. Such is the case of Parkinson's disease, it is a neurodegenerative disease that occurs in people at a certain stage of their life, despite the fact that drugs may or may not help to live with this condition, currently there is no cure as such and every time the figures on the number of people suffering from this disease grow because there is no effective treatment. Something that could help to predict it has to do with the use of machine learning, from the data that we have, it can be determined what condition that person will have, that is, whether or not they will develop PD (Parkinson's disease), with the help of studies and data obtained related to the subject, models can be trained to make a better prediction
format Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)
id repositorio.uan.edu.co-123456789-4802
institution Repositorio Digital UAN
language spa
publishDate 2021
publisher Universidad Antonio Nariño
record_format dspace
spelling repositorio.uan.edu.co-123456789-48022024-10-09T22:56:45Z Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson Ortiz Díaz, Jhon Michael Beltrán Forero, Sergio Daniel Aprendizaje Automático Parkinson 616.8 Machine learning The diseases that human beings suffer in many cases do not have a clear origin, but when it affects a person it prevents them from having an adequate life. Such is the case of Parkinson's disease, it is a neurodegenerative disease that occurs in people at a certain stage of their life, despite the fact that drugs may or may not help to live with this condition, currently there is no cure as such and every time the figures on the number of people suffering from this disease grow because there is no effective treatment. Something that could help to predict it has to do with the use of machine learning, from the data that we have, it can be determined what condition that person will have, that is, whether or not they will develop PD (Parkinson's disease), with the help of studies and data obtained related to the subject, models can be trained to make a better prediction Las enfermedades que llegan a padecer los seres humanos en muchos casos no tienen un origen claro, pero cuando afecta a una persona impide que tenga una vida adecuada. Tal es el caso de la enfermedad de Parkinson, se trata de un padecimiento neurodegenerativo que les da a las personas en cierta etapa de su vida, pese a que los medicamentos podrían o no ayudar a vivir con esa condición, en la actualidad no existe una cura como tal y cada vez las cifras sobre la cantidad de personas que padecen esta enfermedad crecen porque no hay un tratamiento efectivo. Algo que podría ayudar a predecirlo tiene que ver con el uso del aprendizaje automático, a partir de datos que se tienen, se puede determinar que condición tendrá esa persona, es decir si desarrollará o no la EP (Enfermedad del Parkinson), con ayuda de estudios y datos obtenidos relacionados al tema se pueden entrenar modelos para hacer una mejor predicción Ingeniero(a) de Sistemas y Computación (Presencial) Pregrado Presencial Monografía 2021-09-02T20:52:43Z 2021-09-02T20:52:43Z 2021-06-04 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4802 Adamssen, J. (2020). Inteligencia artificial: Cómo el aprendizaje automático, la robótica y la ... - John Adamssen - Google Libros. ALAKH SETHI. (s/f). Transformar función en Python, Pandas. analyticsvidhya. Alonso Romero, L., & Calonge Cano, T. (s/f). Capítulo 1.-Redes Neuronales y Reconocimiento de Patrones Berzal, F. (s/f). Breve historia de la inteligencia artificial: el camino hacia la empresa. Recuperado el 8 de septiembre de 2020, de https://asesoresdepymes.com/breve-historia-la-inteligencia-artificial-caminohacia-la-empresa/ Christian Versloot. (s/f). ¿Cómo utilizar Dropout con Keras? - MachineCurve. Collab. (s/f). Te damos la bienvenida a Colaboratory - Colaboratory. conexion capital. (2018). Cerca de 1.000 pacientes con párkinson fueron atendidos en 2018 en Bogotá. 26 de diciembre de 2018. https://conexioncapital.co/panorama-parkinson-bogota/ Constitución Politica de Colombia. (s/f). Artículo 15 de la Constitución Política de Colombia. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://www.constitucioncolombia.com/titulo-2/capitulo-1/articulo-15 Cornellius Yudha Wijaya. (2021). 5 método de selección de funciones de ScikitLearn que debe conocer | de Cornellius Yudha Wijaya | Mar, 2021 | Hacia la ciencia de datos Daniel Burrueco. (s/f-a). sklearn.model_selection.train_test_split | Interactive Chaos Estevez, M. (s/f). Un acercamiento a los modelos de clasificación - Inteligencia Analítica. Recuperado el 10 de septiembre de 2020, de https://inteligenciaanalitica.com/acercamiento-modelos-clasificacion/ Federación Española. (s/f). DÍA MUNDIAL DEL PÁRKINSON 2019 - Federación Española de Parkinson. Recuperado el 9 de marzo de 2021, de https://www.esparkinson.es/diamundialdelparkinson/ instname:Universidad Antonio Nariño reponame:Repositorio Institucional UAN repourl:https://repositorio.uan.edu.co/ spa Acceso abierto Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Antonio Nariño Ingeniería de Sistemas y Computación (Presencial) Facultad de Ingeniería de Sistemas Bogotá - Sur
spellingShingle Aprendizaje Automático
Parkinson
616.8
Machine learning
Ortiz Díaz, Jhon Michael
Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson
title Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson
title_full Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson
title_fullStr Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson
title_full_unstemmed Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson
title_short Evaluación de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson
title_sort evaluacion de modelos de aprendizaje automatico para predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad de parkinson
topic Aprendizaje Automático
Parkinson
616.8
Machine learning
url http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4802
work_keys_str_mv AT ortizdiazjhonmichael evaluaciondemodelosdeaprendizajeautomaticoparapredecirelriesgodedesarrollarlaenfermedaddeparkinson
  • Editorial
  • CRAI
  • Repositorio
  • Libros