Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning

Descripción del Articulo

En el presente trabajo, se uso Machine Learning en el ámbito de aprendizaje supervizado. para predecir los tipos de partos de las gestante atendidas en el Hospital Santa Rosa, buscando optimizar los recursos de la institución tanto material como humano. Para la creación del Modelo se recopiló toda l...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Perez Garcia, Adams Smith, Seminario Vergaray, Raul Francisco
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad ESAN
Repositorio:ESAN-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.esan.edu.pe:20.500.12640/3892
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12640/3892
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Machine learning
Salud maternoinfantil
Hospitales
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
id ESAN_903c8d5f172c59aed6d3e58f2efd781e
oai_identifier_str oai:repositorio.esan.edu.pe:20.500.12640/3892
network_acronym_str ESAN
network_name_str ESAN-Institucional
repository_id_str 4835
dc.title.es_ES.fl_str_mv Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
title Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
spellingShingle Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
Perez Garcia, Adams Smith
Machine learning
Salud maternoinfantil
Hospitales
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
title_short Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
title_full Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
title_fullStr Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
title_full_unstemmed Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
title_sort Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
author Perez Garcia, Adams Smith
author_facet Perez Garcia, Adams Smith
Seminario Vergaray, Raul Francisco
author_role author
author2 Seminario Vergaray, Raul Francisco
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Calderón Niquín, Marks
dc.contributor.author.fl_str_mv Perez Garcia, Adams Smith
Seminario Vergaray, Raul Francisco
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Machine learning
Salud maternoinfantil
Hospitales
topic Machine learning
Salud maternoinfantil
Hospitales
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
description En el presente trabajo, se uso Machine Learning en el ámbito de aprendizaje supervizado. para predecir los tipos de partos de las gestante atendidas en el Hospital Santa Rosa, buscando optimizar los recursos de la institución tanto material como humano. Para la creación del Modelo se recopiló toda la información existente en el hospital santa rosa y el ministerio de salud (Minsa) mediante un cruce de información, luego de la limpieza de datos, se utilizo el 80% para el aprendizaje y uN 20% para la para corroborar la predicción. El modelo predominante para nuestro trabajo fue el Árbol de decisión, donde se identifico la variable y ( tipos de partos existentes) y las variables x ( diagnosticas por lo que existe complicaciones durante el parto). con lo cual el modelo se pudo recrear.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-04-11T21:33:51Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-04-11T21:33:51Z
dc.date.embargoEnd.none.fl_str_mv 2025-11-30
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.other.none.fl_str_mv Trabajo de suficiencia profesional
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12640/3892
url https://hdl.handle.net/20.500.12640/3892
dc.language.none.fl_str_mv Español
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language_invalid_str_mv Español
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv embargoedAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.spatial.none.fl_str_mv Perú
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad ESAN
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
publisher.none.fl_str_mv Universidad ESAN
dc.source.none.fl_str_mv reponame:ESAN-Institucional
instname:Universidad ESAN
instacron:ESAN
instname_str Universidad ESAN
instacron_str ESAN
institution ESAN
reponame_str ESAN-Institucional
collection ESAN-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/3150da46-662e-4136-a07e-7c9c49c5c84a/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/ec785ded-3852-4008-94d9-8b98015097c0/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/09f9a68e-03c7-4d76-a9b6-199dd67a6027/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/6eb48e9b-7cec-4058-a907-2ebdbefddcc6/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/44733187-9a89-4455-ba14-d59c3df6265a/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/9bfa4a25-2fa6-4aee-917a-e3dd9a7fbdce/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/3b205407-18ec-4bdd-a5c6-4031ca5068cc/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/eea88057-6231-4cc1-9ff2-b83b9aa2066c/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/83dbb4b7-a0c6-480b-9ec1-6410f4f2f902/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/dc2580d7-f31c-4486-87c7-1a2b5c4a7940/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/803fd6d0-0509-4e46-ac9a-0408862cf98d/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/2cddeb62-a8fd-421a-827b-7cbd6041f924/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/f33bdcbf-ce2a-4b12-af98-8b297a70a5f6/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/c647dc41-f37b-4a8c-900f-4c1886b33724/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/806895c6-7954-43cc-85c7-72c69e3bfb83/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/1fc3ecea-4c70-4127-8de5-d8e1c0ba355f/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/6c41f68c-c5e0-4d56-a226-7c3fa9e4cf73/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/7a320871-a7c5-4e13-8157-b997714453b1/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/4d87c8e1-6b0c-4238-976c-a718821f33e8/download
https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/373f9403-9051-4a2e-b18a-b9aedd032b71/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 5fbab3a8de1b8b11fce4c9bca21b0aab
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
940d8ac9742414d55396b22b62f4c7db
0924f90d358048904577118e85d79120
cb25a2ee8673d3b147b61b0764ae2bbc
fa59da7fa76c382f6050421ab3c86a7e
510b4a03e7c54d6881c64720fb8290e9
e891dbe052304e019d6a29fb32a478c6
ba60a934d8714aa47f8ff2e91f383c20
7ccaccf5bdf92caba9fb9c84d280e3bc
39c8273a62a85dae0134ce16bd73cb75
b31462cb769abe884760248d3103864a
a6b0c9072c542fbc498a11b733a5b1c7
3c0100bf3a1fd7741a45ea2e6223a268
ef2d09cd349546087664089303b14105
1bad503f5dea8b18d30986139e94a7c5
b8a713d78ace7d715a21baa75a51fa75
5837728db328f1ea406c916c0165c629
208489ecfad2d0a1292b5ac6415bf2cf
fc027798927c252f3390bb490390c06d
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional ESAN
repository.mail.fl_str_mv repositorio@esan.edu.pe
_version_ 1843261914685112320
spelling Calderón Niquín, MarksPerez Garcia, Adams SmithSeminario Vergaray, Raul FranciscoPerú2024-04-11T21:33:51Z2024-04-11T21:33:51Z20232025-11-30https://hdl.handle.net/20.500.12640/3892En el presente trabajo, se uso Machine Learning en el ámbito de aprendizaje supervizado. para predecir los tipos de partos de las gestante atendidas en el Hospital Santa Rosa, buscando optimizar los recursos de la institución tanto material como humano. Para la creación del Modelo se recopiló toda la información existente en el hospital santa rosa y el ministerio de salud (Minsa) mediante un cruce de información, luego de la limpieza de datos, se utilizo el 80% para el aprendizaje y uN 20% para la para corroborar la predicción. El modelo predominante para nuestro trabajo fue el Árbol de decisión, donde se identifico la variable y ( tipos de partos existentes) y las variables x ( diagnosticas por lo que existe complicaciones durante el parto). con lo cual el modelo se pudo recrear.application/pdfEspañolspaUniversidad ESANPEinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Machine learningSalud maternoinfantilHospitaleshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learninginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de suficiencia profesionalreponame:ESAN-Institucionalinstname:Universidad ESANinstacron:ESANSUNEDUIngeniero Industrial y ComercialIngeniero de Tecnologías de Información y SistemasUniversidad ESAN. Facultad de IngenieríaIngeniería Industrial y ComercialIngeniería de Tecnologías de Información y Sistemas70263095https://orcid.org/0000-0002-5440-39787238391147254336https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional613066722056Carpio Gallegos, Javier DelCastro Gamarra, GianninaEmbargadoCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81025https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/3150da46-662e-4136-a07e-7c9c49c5c84a/download5fbab3a8de1b8b11fce4c9bca21b0aabMD51falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/ec785ded-3852-4008-94d9-8b98015097c0/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADORIGINAL2023_IIC_23-2_10_R.pdfResumenapplication/pdf162878https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/09f9a68e-03c7-4d76-a9b6-199dd67a6027/download940d8ac9742414d55396b22b62f4c7dbMD56falseAnonymousREAD2023_IIC_23-2_10_TC.pdfTexto completoapplication/pdf3873651https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/6eb48e9b-7cec-4058-a907-2ebdbefddcc6/download0924f90d358048904577118e85d79120MD516trueAnonymousREAD2025-11-292023_IIC_23-2_10_F.pdfAutorización (acceso restringido)application/pdf258101https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/44733187-9a89-4455-ba14-d59c3df6265a/downloadcb25a2ee8673d3b147b61b0764ae2bbcMD515falseAdministratorREAD2023_IIC_23-2_10_TU.pdfInforme Turnitin (acceso restringido)application/pdf20345649https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/9bfa4a25-2fa6-4aee-917a-e3dd9a7fbdce/downloadfa59da7fa76c382f6050421ab3c86a7eMD521falseAdministratorREADTEXT2023_IIC_23-2_10_R.pdf.txt2023_IIC_23-2_10_R.pdf.txtExtracted texttext/plain3551https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/3b205407-18ec-4bdd-a5c6-4031ca5068cc/download510b4a03e7c54d6881c64720fb8290e9MD57falseAnonymousREAD2023_IIC_23-2_13_TC.pdf.txt2023_IIC_23-2_13_TC.pdf.txtExtracted texttext/plain102034https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/eea88057-6231-4cc1-9ff2-b83b9aa2066c/downloade891dbe052304e019d6a29fb32a478c6MD59falseAdministratorREAD2025-11-302023_IIC_23-2_13_F.pdf.txt2023_IIC_23-2_13_F.pdf.txtExtracted texttext/plain7357https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/83dbb4b7-a0c6-480b-9ec1-6410f4f2f902/downloadba60a934d8714aa47f8ff2e91f383c20MD511falseAdministratorREAD2023_IIC_23-2_13_TU.pdf.txt2023_IIC_23-2_13_TU.pdf.txtExtracted texttext/plain11277https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/dc2580d7-f31c-4486-87c7-1a2b5c4a7940/download7ccaccf5bdf92caba9fb9c84d280e3bcMD513falseAdministratorREAD2023_IIC_23-2_10_TC.pdf.txt2023_IIC_23-2_10_TC.pdf.txtExtracted texttext/plain101773https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/803fd6d0-0509-4e46-ac9a-0408862cf98d/download39c8273a62a85dae0134ce16bd73cb75MD517falseAnonymousREAD2025-11-292023_IIC_23-2_10_F.pdf.txt2023_IIC_23-2_10_F.pdf.txtExtracted texttext/plain6365https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/2cddeb62-a8fd-421a-827b-7cbd6041f924/downloadb31462cb769abe884760248d3103864aMD519falseAdministratorREAD2023_IIC_23-2_10_TU.pdf.txt2023_IIC_23-2_10_TU.pdf.txtExtracted texttext/plain5998https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/f33bdcbf-ce2a-4b12-af98-8b297a70a5f6/downloada6b0c9072c542fbc498a11b733a5b1c7MD522falseAdministratorREADTHUMBNAIL2023_IIC_23-2_10_R.pdf.jpg2023_IIC_23-2_10_R.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3503https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/c647dc41-f37b-4a8c-900f-4c1886b33724/download3c0100bf3a1fd7741a45ea2e6223a268MD58falseAnonymousREAD2023_IIC_23-2_13_TC.pdf.jpg2023_IIC_23-2_13_TC.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3748https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/806895c6-7954-43cc-85c7-72c69e3bfb83/downloadef2d09cd349546087664089303b14105MD510falseAnonymousREAD2023_IIC_23-2_13_F.pdf.jpg2023_IIC_23-2_13_F.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5084https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/1fc3ecea-4c70-4127-8de5-d8e1c0ba355f/download1bad503f5dea8b18d30986139e94a7c5MD512falseAdministratorREAD2023_IIC_23-2_13_TU.pdf.jpg2023_IIC_23-2_13_TU.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2769https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/6c41f68c-c5e0-4d56-a226-7c3fa9e4cf73/downloadb8a713d78ace7d715a21baa75a51fa75MD514falseAdministratorREAD2023_IIC_23-2_10_TC.pdf.jpg2023_IIC_23-2_10_TC.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4037https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/7a320871-a7c5-4e13-8157-b997714453b1/download5837728db328f1ea406c916c0165c629MD518falseAnonymousREAD2025-11-292023_IIC_23-2_10_F.pdf.jpg2023_IIC_23-2_10_F.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6483https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/4d87c8e1-6b0c-4238-976c-a718821f33e8/download208489ecfad2d0a1292b5ac6415bf2cfMD520falseAdministratorREAD2023_IIC_23-2_10_TU.pdf.jpg2023_IIC_23-2_10_TU.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3994https://repositorio.esan.edu.pe/bitstreams/373f9403-9051-4a2e-b18a-b9aedd032b71/downloadfc027798927c252f3390bb490390c06dMD523falseAdministratorREAD20.500.12640/3892oai:repositorio.esan.edu.pe:20.500.12640/38922025-08-29 10:42:28.021http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessembargo2025-11-29https://repositorio.esan.edu.peRepositorio Institucional ESANrepositorio@esan.edu.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
score 13.922529
Predicción del tipo de parto en el departamento de ginecología-obstetricia del Hospital Santa Rosa mediante Machine Learning
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares