Predicción de Fallos Cardiacos usando Machine Learning: Una revisión sistemática de la literatura
Descripción del Articulo
El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), hoy está en su auge, y eso despierta el interés de la comunidad científica para hacer estudios usando Machine Learning (ML) una de sus ramas de la IA, que mediante algoritmos o modelos entrenados se puede predecir fallos cardiacos. Según la búsqueda...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/29141 |
| Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/29141 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Artificial Intelligence Machine Learning heart failures |
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Predicción de Fallos Cardiacos usando Machine Learning: Una revisión sistemática de la literaturaPrediction of Heart Failures using Machine Learning: A Systematic Literature ReviewSenmache Ly, Jesús SebastianQuiñones Nieto, Yamil AlexanderSenmache Ly, Jesús SebastianQuiñones Nieto, Yamil AlexanderArtificial IntelligenceMachine Learningheart failuresArtificial IntelligenceMachine Learningheart failuresEl desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), hoy está en su auge, y eso despierta el interés de la comunidad científica para hacer estudios usando Machine Learning (ML) una de sus ramas de la IA, que mediante algoritmos o modelos entrenados se puede predecir fallos cardiacos. Según la búsqueda de literatura que se realizó, se encontró que en los estudios se utilizan variables para predecir fallos cardiacos las más utilizadas es la edad, el sexo, la glucosa en ayunas, la presión arterial sistola y el colesterol LDL. Así mismo se realiza un preprocesado de datos, el cual tiene fases y las más usadas son el Reescalamiento, Limpieza de datos, Agrupamiento, Codificación de datos, Detección de valores atípicos. También se ha visto que la mayoría de los estudios proponen sus metodologías y las fases más empleadas son el Preprocesamiento, Aplicación de modelos, Análisis de resultados, Train-test, Clasificación de datos, Selección de modelo o algoritmo.The development of Artificial Intelligence (AI) is currently at its peak, sparking the interest of the scientific community to conduct studies using Machine Learning (ML), a branch of AI. Through trained algorithms or models, ML can predict heart failures. According to the literature review conducted, it was found that the most commonly used variables in studies to predict heart failures are age, sex, fasting glucose, systolic blood pressure, and LDL cholesterol. Additionally, data preprocessing is carried out, which involves various phases, with the most commonly used being Rescaling, Data Cleaning, Clustering, Data Encoding, and Outlier Detection. It was also observed that most studies propose their own methodologies, with the most frequently employed phases being Preprocessing, Model Application, Results Analysis, Train-test, Data Classification, and Model or Algorithm Selection.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática2024-12-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/2914110.15381/rpcs.v6i2.29141Revista Peruana de Computación y Sistemas; Vol. 6 No. 2 (2024); 111-118Revista peruana de computación y sistemas; Vol. 6 Núm. 2 (2024); 111-1182617-2003reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/29141/21736Derechos de autor 2024 Jesús Sebastian Senmache Ly, Yamil Alexander Quiñones Nietohttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/291412025-01-03T20:04:13Z |
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El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), hoy está en su auge, y eso despierta el interés de la comunidad científica para hacer estudios usando Machine Learning (ML) una de sus ramas de la IA, que mediante algoritmos o modelos entrenados se puede predecir fallos cardiacos. Según la búsqueda de literatura que se realizó, se encontró que en los estudios se utilizan variables para predecir fallos cardiacos las más utilizadas es la edad, el sexo, la glucosa en ayunas, la presión arterial sistola y el colesterol LDL. Así mismo se realiza un preprocesado de datos, el cual tiene fases y las más usadas son el Reescalamiento, Limpieza de datos, Agrupamiento, Codificación de datos, Detección de valores atípicos. También se ha visto que la mayoría de los estudios proponen sus metodologías y las fases más empleadas son el Preprocesamiento, Aplicación de modelos, Análisis de resultados, Train-test, Clasificación de datos, Selección de modelo o algoritmo. |
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Revista Peruana de Computación y Sistemas; Vol. 6 No. 2 (2024); 111-118 Revista peruana de computación y sistemas; Vol. 6 Núm. 2 (2024); 111-118 2617-2003 reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos instacron:UNMSM |
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