Modelo de minería de datos usando machine learning con reconocimiento de patrones de síntomas y enfermedades respiratorias en las historias clínicas para mejorar el diagnóstico de pacientes en la ciudad de Trujillo 2016

• Autor: Medrano Parado, Sandra Zoraida
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/9852
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/9852
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: machine learning; diagnóstico médico; árbol de decisión; ciencia de los datos; pacientes minería de datos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La ciencia de los datos es un término acuñado por primera vez por Peter Naur refiriéndose a métodos de procesamiento de datos en la informática, esta ciencia de datos proporciona procesos y técnicas para escoger la información a partir de la inmensidad de datos que en la actualidad se maneja, una de las disciplinas es Machine Learning o aprendizaje automático usando el análisis predictivo es decir obtiene la probabilidad de un resultado incierto con la ayuda de técnicas. Por otro lado, el sector salud en Perú está teniendo avances tecnológicos como la implantación de sistemas de información en cada rincón del país para la gestión de atenciones e historias clínicas electrónicas, pero no se aprovecha la información a partir de los datos generados por sus sistemas de información. Este proyecto se enfocó en una medida para mitigar los errores médicos dando relevancia a los diagnósticos de los pacientes ya que es el primer contacto con el paciente y es necesario tener un adecuado diagnóstico para no tener gastos en nuevas consultas a diferentes consultorios médicos usando una técnica de la ciencia de los datos como es el aprendizaje automático o más conocido como Machine Learning, con una muestra de 2200 casos, lográndose incrementar la mejora de diagnósticos de pacientes.