Uso de redes neuronales recurrentes para la detección del distemper canino en Piura, 2024 - Atocha Gonzales, Luis Fernando (2024)
Esta investigación se centró en el uso de redes neuronales recurrentes (RNN) para mejorar la detección del distemper canino en Piura, Perú. Alineado con el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 3: Salud y Bienestar, el estudio evaluó la precisión de las RNN en el diagnóstico de esta enfermedad en perros, facilitando una detección temprana y efectiva. Con un enfoque cuantitativo y un diseño experimental, se empleó una muestra de 50 historias clínicas caninas, comparando los resultados del modelo RNN con métodos diagnósticos tradicionales. Los resultados mostraron una precisión del 70%, una sensibilidad del 72% y un valor predictivo positivo del 69.23%, evidenciando la efectividad del sistema en la identificación de casos positivos. Se concluye que la implementación de RNN en clínicas veterinarias de la región puede mejorar significativamente la rapidez y precisión en el diagnóstico de enfermedades infecciosas, aportando al bienestar animal y la salud pública.