Obesity awareness in Latin America in health centers using a decision tree
Descripción del Articulo
This paper seeks to raise awareness about localized obesity in Latin America and its health centers, inciting to reduce obesity in the population, taking as a tool a software that from the data taken in the research can determine the levels of obesity in a patient and recommend some ways to improve...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad La Salle |
| Repositorio: | Revistas - Universidad La Salle |
| Lenguaje: | español |
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| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Artificial Intelligence obesity decision tree entropy Inteligencia Artificial obesidad árbol de decisión entropía |
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Obesity awareness in Latin America in health centers using a decision treeConcientización sobre la obesidad en Latinoamérica en los centros de salud utilizando un árbol de decisiónChuctaya Ruiz, Diego MoisesCondori Villalba, Luis PabloRamos Ticona, Gilbert WilSantos Adilson, Esteba CruzArtificial Intelligenceobesitydecision treeentropyInteligencia Artificialobesidadárbol de decisiónentropíaThis paper seeks to raise awareness about localized obesity in Latin America and its health centers, inciting to reduce obesity in the population, taking as a tool a software that from the data taken in the research can determine the levels of obesity in a patient and recommend some ways to improve health using techniques related to Artificial Intelligence where the model applied to the data can be observed which are the people with a higher degree of obesity and analyze their respective causes.El presente documento busca concientizar acerca de la obesidad localizada en Latinoamérica y sus centros de salud, incitando a reducir la obesidad en la población, tomando como herramienta un software que a partir de los datos tomados en la investigación pueda determinar los niveles de obesidad en un paciente utilizando técnicas relacionadas a la Inteligencia Artificial donde el modelo aplicado a los datos se puede observar cuales son las personas con un mayor grado de obesidad y analizar sus respectivas causas.Universidad La Salle2024-03-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal paperArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/156https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a156https://purl.org/42411/s15/a156https://n2t.net/ark:/42411/s15/a156Innovation and Software; Vol 5 No 1 (2024): March - August; 81-93Innovación y Software; Vol. 5 Núm. 1 (2024): Marzo - Agosto; 81-932708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s15https://purl.org/42411/s15https://n2t.net/ark:/42411/s15reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/156/201https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/156/202Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/1562025-07-03T08:02:23Z |
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This paper seeks to raise awareness about localized obesity in Latin America and its health centers, inciting to reduce obesity in the population, taking as a tool a software that from the data taken in the research can determine the levels of obesity in a patient and recommend some ways to improve health using techniques related to Artificial Intelligence where the model applied to the data can be observed which are the people with a higher degree of obesity and analyze their respective causes. |
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