Modelo de diagnóstico del dengue basado en inteligencia artificial. Caso región de San Martín - Perú

• Autor: Ríos Ríos, Buenaventura
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/890
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14366/890
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Dengue; Redes neuronales (Computación); Inteligencia artificial; Retropropagación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03

El dengue es una enfermedad viral producido por el mosquito Aedes Aegypti, de gran impacto en América Latina y el Perú, particularmente en la Amazonía. Recurrentemente, el dengue tiene fuerte presencia en la Región San Martín, particularmente en las épocas de lluvias que corresponden a los meses de febrero, marzo y abril, muchas veces con consecuencias fatales. La idea de la presente investigación es diagnosticar el dengue, utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA), a partir de los síntomas de la enfermedad, teniendo como datos de entrada 430 patrones con 24 síntomas cada uno, información proporcionada por la Dirección Regional de Salud (DIRESA) de San Martín. Se trata de una investigación aplicada, desarrollada por objetivos, utilizando una arquitectura de red neuronal Perceptrón Multicapa “cascadefeedforward” con dos capas ocultas: 24-12-4-1; con los que se ha alcanzado una respuesta óptima, con un error cuadrático medio de 0.0457, factor de regresión R=0.90715 y una efectividad de 95.35%. En suma, se trata de un sistema informático capaz de diagnosticar el dengue con efectividad en cuestión de milésimas de segundos, a partir de los síntomas de la enfermedad, sin requerir pruebas de laboratorio.