Análisis de la fertilidad por medio de técnicas de minería datos

Castrillón, Omar Danilo; Arango, Jaime Antero; Castillo, Luis Fernando Prado

doi:10.4067/s0718-07642022000300203

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“…Por último, en [4] se busca predecir las variables más importantes que afectan la fertilidad, empleando los algoritmos Clusters EM, SimpleKMeans y J48 para analizar los registros de la base de datos Fertility extraída del repositorio UCI, empleando técnicas de minería de datos. Se concluyó que las técnicas de árboles de decisión y los clústeres permiten identificar las variables más influyentes, dando como resultado las siguientes variables: edad, accidente, fiebre, cirugía y alcohol, que determinan las principales causas de infertilidad en las personas mayores de 23 años.…”

Section: Estado Del Arteunclassified

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Diagnóstico de infertilidad utilizando técnicas de aprendizaje profundo: un enfoque prometedor en medicina reproductiva

López

Rodríguez

Nolasco

et al. 2023

RITI

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pueda llevar a la extinción humana. La infertilidad en hombres es un tema de interés para la salud pública, debido a la disminución de la cantidad y concentración de espermatozoides, causada por hábitos de vida, enfermedades y accidentes. La identificación de factores de riesgo en la infertilidad en hombres no es común en la medicina, pero se están desarrollando técnicas de inteligencia artificial para ayudar en la identificación de estos factores de riesgo. Este artículo se enfoca en el análisis de datos mediante minería de datos, usando la base de datos Fertility, que contiene información de 100 voluntarios. La técnica escogida para el análisis de datos fueron los árboles de decisión en MATLAB. La base de datos original tenía 9 atributos y se redujo a 5 para el modelo de clasificación. En la segunda etapa, el entrenamiento y evaluación cruzada del modelo de clasificación obtuvo un 83.3% de precisión y un tiempo de entrenamiento de 1.8774 segundos. La última etapa, una prueba con el 10% de las muestras, obtuvo un 80% de aciertos. El modelo tuvo una Tasa de Verdaderos Positivos del 94.9% para la clase N y una Tasa de Falsos Negativos del 100% para la clase O.

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Section: Estado Del Arteunclassified

“…Los artículos [13,14,4] utilizaron el software WEKA para la realización de sus pruebas. Sin embargo, para la elaboración de las pruebas de este artículo, se utilizará el software de MATLAB.…”

Section: Estado Del Arteunclassified

Diagnóstico de infertilidad utilizando técnicas de aprendizaje profundo: un enfoque prometedor en medicina reproductiva

López

Rodríguez

Nolasco

et al. 2023

RITI

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“…El telemonitoreo es un sistema que genera grandes volúmenes de datos y por ello, la analítica de datos se plantea como un proceso de exploración y análisis de datos, haciendo una transformación de datos a información utilizable e interpretable para la toma de decisiones. Así pues, la analítica de datos es una herramienta transversal a todas las disciplinas y con un amplio campo de aplicación (Berón et al, 2021;Castrillón et al, 2022). Por esta razón es necesario realizar una investigación basada en el análisis de los datos generados por el telemonitoreo de algunos signos vitales que permita el diagnóstico rápido y efectivo de algunas patologías y así validar el aporte de estos sistemas en la prevención de complicaciones letales en la hospitalización domiciliaria o como complemento del esquema tradicional de prestación de servicios hospitalarios.…”

Section: Introductionunclassified

Analítica de bioseñales para atención en casa en tiempo de emergencia sanitaria

Mejía,

Angulo,

Ramírez

2023

Inf. tecnol.

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Esta investigación se centra en analizar signos vitales de distintas patologías, recreadas por medio de simuladores tipo maniquíes, para generar un diagnóstico rápido y efectivo mediante el monitoreo en casa durante una emergencia sanitaria como COVID-19. Se utiliza un modelo de analítica de datos descriptivo (CRISP-DM), para examinar el comportamiento de los signos vitales, mediante la creación de una herramienta de visualización interactiva. Esta herramienta tiene por cada signo vital una gráfica que permite examinar su comportamiento y tener así una visión general del estado de salud del paciente. Además, presenta la gráfica de variación de los signos vitales de forma agrupada para identificar y analizar el instante en que los valores sobrepasan los parámetros de normalidad. En conclusión, la herramienta desarrollada aquí es un soporte visual e interactivo para los profesionales de la salud que permite tomar decisiones informadas, ayudando a potenciar el esquema tradicional de servicios hospitalarios para prevenir complicaciones en la salud de los pacientes.

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Análisis de la fertilidad por medio de técnicas de minería datos

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Diagnóstico de infertilidad utilizando técnicas de aprendizaje profundo: un enfoque prometedor en medicina reproductiva

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