Optimización del sistema web de la Veterinaria Dueñas para identificar casos de insuficiencia renal mediante árbol de decisiones

• Autores: Aranguren Milla, Carlos Roberto, Flores Bernardo, Alexander Antonio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/9654
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/9654
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Insuficiencia renal; Sistema web; Veterinaria; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Una enfermedad muy común en perros y gatos, que les afecta sin importar raza, sexo o edad, es la insuficiencia renal. Esta enfermedad tiene una sintomatología que puede ser confundida por otro tipo de dolencias, generalmente gástricos, que al tratarse tarde puede provocar daños irreversibles en la salud de la mascota e incluso la muerte. El objetivo de la presente tesis fue de crear un módulo web de predicción que permita identificar los posibles casos de perros y gatos que estén sufriendo una insuficiencia renal a fin de mejorar el diagnóstico correspondiente a la enfermedad. Para desarrollar la solución se utilizaron las historias clínicas registradas en la veterinaria, se enlistó una serie de características y síntomas de la insuficiencia renal y conforme el análisis de los datos identificar cuáles de estas características y síntomas eran las más relevantes para la predicción mediante un árbol de decisiones. Se utilizaron los lenguajes de programación Python y PHP, sin dejar de lado la utilización de HTML al ser una solución web. Se utilizó la metodología ágil XP para el desarrollo del proyecto, mientras que para el análisis de los datos se utilizó CRISP-DM.