Pronóstico mediante inteligencia artificial de los exámenes médico ocupacional del policlínico Juan Pablo de la Provincia de Nazca periodo 2019-2022

• Autor: Sauñe Delgado, Alicia
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica
• Repositorio: UNICA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unica.edu.pe:20.500.13028/5851
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13028/5851
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Inteligencia artificial; Exámenes médicos; Orange datamining; Artificial intelligence; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente tesis de investigación tuvo como objetivo realizar el pronóstico de los exámenes médico ocupacional de los pacientes del policlínico Juan Pablo de la ciudad de Nazca periodo 2019-2022, El estudio del nivel predictivo, para un enfoque cuantitativo, del tipo aplicado, utilizó los datos registrados en el periodo seleccionado de los trabajadores de las empresas que se realizaron la evaluación para la aptitud o no para el trabajo, la metodología utilizada CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) empleada para proyectos de dataming e inteligencia artificial, y como herramienta se seleccionó el software Orange dataming por su aplicación gráfica para el lenguaje python, que no requieren de conocimientos de programación. Los resultados obtenidos para diversos algoritmos de predicción arrojan una precisión de cerca del 80% para la regresión logística y las redes neuronales. La investigación concluye que es muy importante realizar el pronóstico en este campo, que sirve como ayuda a los profesionales de la salud en el análisis del diagnóstico la aptitud de los trabajadores de las empresas que hacen uso del policlínico Juan pablo.