Uso de la técnicas de minería de datos en la herramienta Weka para la predicción más adecuada de la enfermedad diabetes mellitus en la Clínica San Juan Bautista

• Autor: Salazar Zea, Franklin Eduardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/115933
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/115933
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Aplicativo móvil; Digitalización; Documentos; Flujo de tramites; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En los últimos años la Diabetes Mellitus se ha convertido en un problema global como consecuencia del mal hábito de vida, la obesidad y el envejecimiento. La Minería de Datos actualmente se aplica en diferentes áreas entre ellos la Medicina teniendo como objetivo el diagnóstico médico. En el presente trabajo se aplican las Técnicas de Minería de Datos con el objetivo de poder determinar con una mejor precisión el resultado del diagnóstico. La presente investigación tiene como finalidad que los centros hospitalarios y los médicos pudieran contar con el apoyo de una herramienta y una técnica adecuada que les permita analizar los datos de cada uno de sus pacientes para poder determinar el diagnóstico más acertado así como el tratamiento óptimo a seguir, lo cual representaría un soporte y ayuda para el médico. Entre las técnicas más utilizadas se encuentran las Redes Neuronales y los Árboles de Decisión. Dentro de las técnicas de Minería de Datos se usaran las Redes Neuronales y los Árboles de Decisión ya que son las más usadas en el campo de la Medicina y están orientadas a la predicción.