Implementación de Machine Learning para predecir el diagnóstico de malaria en centros de salud de Loreto, Perú (2024) - Valeriano Tapara, Alexander (2025)
En la investigación, se precisa el Objetivo de desarrollo sostenible ODS 3: “Salud y Bienestar” que permite identificar a los pacientes con malaria de manera más rápida y precisa. Los objetivos del estudio: Recopilar y preparar un dataset completo y robusto sobre diagnóstico de malaria, Identificar y aplicar las técnicas de Machine Learning más adecuadas para la predicción diagnóstico de malaria, Utilizar métricas de evaluación apropiadas para medir y mejorar el desempeño del modelo. Con un tipo investigación experimental, enfoque cuantitativo, la población en estudio es de 2156 ítems obtenido de fuentes abiertas, se utilizó la metodología CRISP DM y el sistema de programación en Python, utilizando Google Colab con los siguientes algoritmos: regresión logística, árbol de decisiones, bosque aleatorio, K-vecinos más cercanos y Naive Bayes. Se obtuvo Como resultado el modelo Random Forest demostró el mejor rendimiento general de accuracy 81%, especialmente en la identificación de casos de "Malaria Grave" en precisión de 95%. En conclusión, las técnicas de Machine Learning son efectivas para la predicción del diagnóstico de malaria, beneficiando al sector de la salud.