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tesis de grado
Publicado 2023
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Con la meta de estudiar la efectividad de la eosinopenia para predecir la mortalidad en los enfermos diagnosticados con sepsis en el servicio de medicina de emergencias del hospital Víctor Lazarte Echegaray. Se realizará un estudio de cohorte retrospectivo. La muestra estará conformada por 262 pacientes con diagnóstico de sepsis, dividida en dos grupos según el recuento de eosinófilos, menor o mayor a 40 cel./mm3 , valorando la supervivencia o mortalidad dentro de las siguientes 72 horas posteriores al diagnóstico de sepsis. La asociación entre las variables de estudio será determinada con la prueba de chi cuadrado, con una significancia estadística de 95 % y un valor p < 0.05. La asociación entre paciente séptico con eosinopenia y mortalidad será determinada en función del riesgo relativo.
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artículo
Publicado 2024
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Machine learning is widely used in the medical field and is increasing more and more because of the amount of data stored. The results obtained by the predictive models serve as support for good decision-making for medical personnel. The objective was to identify which methods, variables, and models are used for the prediction of arterial hypertension using machine learning. The systematic review was carried out in the PubMed, ScienceDirect, Redalyc and Scopus search engines, studies referring to the prediction of early diagnosis of arterial hypertension in people. For the selection process, Prisma was used, applying different exclusion criteria. 10,916 articles were found, 15 being included for the review. Several authors apply more than one model to compare the results in their research. The model most mentioned, used and with the best result was Random Forest, obtaining a Specificity ...
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tesis de grado
Publicado 2023
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El sector automotriz en el país muestra un crecimiento exponencial en los últimos años, por ello también el servicio postventa, de manera que las empresas, deben elevar el nivel de satisfacción a su cliente. Con mayor razón los concesionarios automotrices que representan a marcas internacionales. Deben tener mucho cuidado con los tiempos de entrega, brindar información en tiempo real. En la actualidad contar con un software no es un lujo, sino que es una necesidad. Nuestra aplicación "Gestiona mi taller" nace con la idea de ser una herramienta valiosa para cualquier taller de vehículos ayudándole a gestionar todos sus procesos. Pretendemos cambiar el paradigma tradicional de los talleres de vehículos, para ofrecer soluciones adaptadas a la necesidad del cliente. Como predecir el próximo mantenimiento para un vehículo. Proponemos el uso de técnicas de machine learning basada...
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tesis de maestría
Publicado 2021
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El objetivo de esta tesis es identificar los factores que influyen en la curación de las malformaciones arteriovenosas (MAV) cerebrales en pacientes que fueron tratados mediante radiocirugía estereotáctica y comparar diversos algoritmos de aprendizaje automático para predecir la curación de esta enfermedad. Las MAVs cerebrales son enfermedades de baja prevalencia, pero de gran impacto por la elevada morbimortalidad que producen como consecuencia de su ruptura por lo que evaluamos 202 pacientes con este diagnóstico intervenidos mediante radiocirugía estereotáctica en el Instituto de Radiocirugía de la Clínica San Pablo entre los años 2005 al 2018, se anotó 45 variables entre socio demográficas y clínicas de los pacientes, así como las características morfológicas y hemodinámicas a través de imágenes de las MAVs cerebrales. Los pacientes que se curaron de las MAVs fuero...
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tesis de grado
Publicado 2025
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Herramientas como la puntuación de alerta temprana modificada (MEWS) y el índice rápido de gravedad COVID-19 (qCSI) han demostrado ser útiles en la identificación de pacientes con COVID-19 severo, facilitando su monitoreo y permitiendo un manejo oportuno en unidades de cuidados intensivos, lo que podría mejorar la calidad de la atención y reducir la mortalidad. Objetivo: Determinar si la escala MEWS tiene mayor validez que la escala qCSI para predecir mortalidad intrahospitalaria en pacientes SARS- COV-2 severo. Metodología: Se realizó un estudio transversal analítico en la base de datos del servicio de UCI del Hospital Regional Docente de Trujillo, a 310 pacientes con diagnóstico de COVID-19 severo durante los años 2020 a 2023. El programa estadístico IBM® SPSS® Statistics Version 25.0 fue usado en el procesamiento de los datos obtenidos. Se realizó un análisis bivariad...
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tesis de grado
Publicado 2023
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Evaluar la capacidad de la razón neutrófilos-linfocitos (RNL) y la razón plaquetas-linfocitos (RPL) para predecir apendicitis aguda complicada en niños Métodos: Se realizó un estudio de pruebas diagnósticas que incluyó a 270 pacientes pediátricos atendidos en el Hospital Regional Docente de Trujillo entre enero 2016 y agosto 2023. Se recopilaron datos clínicos y de laboratorio de las historias clínicas. Se calcularon las razones RNL y RPL y se realizó un análisis estadístico, incluyendo el cálculo de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN) de ambas razones. Además, se evaluó el área bajo la curva (AUC) como medida de rendimiento diagnóstico. Resultados: La edad promedio en el grupo con y sin apendicitis aguda complicada fue 11,12 3,87 años y 11,60 3,51 años respectivamente (p = 0,330); la proporción de v...
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tesis de grado
Publicado 2025
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La presente tesis tiene como finalidad analizar y demostrar cómo un sistema de Machine Learning influye en la predicción de ventas de una empresa de telecomunicaciones, utilizando modelos avanzados de aprendizaje automático que permitan mejorar la precisión en las proyecciones de ventas frente a los métodos tradicionales. Para ello, se desarrolló un sistema que integra diversos algoritmos de ML, los cuales fueron entrenados y validados con datos históricos de ventas de la empresa. El desempeño de estos modelos se evaluó mediante métricas estadísticas como el R² (coeficiente de determinación), MAE (Mean Absolute Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error) y RMSE (Root Mean Square Error), con el propósito de comprobar su efectividad en la reducción de errores de predicción. Los resultados obtenidos buscan evidenciar que el uso de estas herramientas tecnológicas contribuy...
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tesis de maestría
Publicado 2024
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El destete de ventilación mecánica (VM) puede ser exitoso o resultar en fracaso. Con el objetivo de evaluar la utilidad de un protocolo para predecir destete exitoso de VM se realizó un estudio en una cohorte retrospectiva de 92 pacientes con SDRA por COVID-19 y VM por más de 24 horas. Este protocolo utilizó 15 criterios, entre ellos; resolución de la causa de VM, PEEP ≤8cmH2O, PaO2/FiO2 ≥150mmHg, FiO2 ≤40%, estabilidad hemodinámica, potasio y fósforo sérico normal, SBT exitosa, prueba de fuga de cuff negativa, nivel de conciencia, tos y deglución adecuados, escasas secreciones y uso de VNI o CNAF post-extubación. La utilidad del protocolo se basa en su valor predictivo positivo y especificidad, dado que la probabilidad de destete exitoso sería 100% si el protocolo es cumplido en su totalidad, además el 100% de pacientes con fracaso del destete, no habrían cumplido co...
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tesis de grado
Publicado 2019
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Objetivo: Establecer si el score NEWS tiene mayor rendimiento que el score CURB65 para predecir mortalidad en pacientes con neumonía adquirida en la comunidad. Materiales y métodos: Realizamos un estudio analítico, observacional, transversal, de pruebas diagnósticas en una muestra de 201 pacientes diagnosticados con neumonía adquirida en la comunidad en el Hospital Víctor Lazarte Echegaray del 2012 al 2018, que cumplieron los criterios de selección. Se utilizó el análisis de curvas ROC para determinar la mortalidad. Resultados: De 201 pacientes,126 fueron hombres (62,7%). Se registró defunción en 42 pacientes (20,9%). Los fallecidos tuvieron una edad promedio de 76,17± 17,03 años y los vivos, 76,20 ± 16,95 años. El promedio de estancia hospitalaria fue de 11,84 ± 6,85 días para los fallecidos, y 11,79 ± 6,76 días para los vivos. La comorbilidad más frecuente fue hiper...
10
tesis de maestría
Publicado 2019
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OBJETIVOS: Determinar si en pacientes mayores de 64 años de edad que van a cirugía abdominal de emergencia el score de APGAR quirúrgico (SAS) es efectivo en predecir resultados (morbilidad y mortalidad). MATERIAL Y MÉTODOS: Se realizó un estudio observacional, analítico de corte transversal, en el Hospital Belén de Trujillo durante el periodo comprendido entre agosto a noviembre del 2018, evaluándose a un total de 126 pacientes. RESULTADOS: La prevalencia de complicaciones fue 7,94% y de muerte fue 0,79%. El análisis bivariado identificó al score ASA, HTA, DM2, el tiempo operatorio y el score SAS asociados a la presencia de complicaciones. El score SAS, fue menor en el grupo con complicaciones (5,50 ± 0,71 vs 7,03 ± 0,77; p < 0,001). El nálisis multivariado identificó a la presencia de DM2 y al score SAS como parte del modelo de predicción para la presencia de complicacion...
11
tesis de grado
Publicado 2020
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En la presente tesis de investigación se diseña un modelo de inteligencia artificial basado en redes neuronales artificiales, que permite pronosticar o estimar la resistencia que ofrece el concreto ante los esfuerzos de compresión ( ´ ). El proceso de investigación consistió en un inicio en conformar una base de datos, constituida por diseños de mezclas (propiedades físicas de los agregados y cantidades de materiales por m3 ) y resistencias a la compresión de testigos de concreto ensayadas según la norma NTP 339.034, estos datos se obtuvieron de tesis de titulación de ingeniería civil, publicadas en el repositorio y biblioteca de la universidad Señor de Sipán y universidad Cesar Vallejo Chiclayo. Posteriormente, se efectuó el procesamiento de datos para la elaboración del modelo de red neuronal artificial en el software Matlab, el cual está conformado por 20 variables de...
12
tesis de grado
Publicado 2019
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The cardioembolic ischemic stroke due to atrial fibrillation (AF) has a mortality as high as 22-27% at 30 days post-onset. The GPS-GF score is the first risk score to predict mortality, performed specifically for patients with stroke caused by AF. OBJECTIVE: To assess the validity of the GPS-GF score to predict 30-day mortality in patients with cardioembolic ICTUS due to atrial fibrillation, hospitalized at the Hospital Regional Docente de Trujillo (HRDT). MATERIALS AND METHODS: A retrospective analytical study conducted at the HRDT, with a sample of 82 medical records of patients hospitalized in the Neurology department during the 2012-2018 period that met inclusion criteria, to which the GPS-GF score was applied. ROC curve was constructed to see discriminative capacity and better cut point. RESULTS: The area under the curve for GPS-GF score was 0.946, with p = 0.000, CI = 95% (0.899-0....
13
tesis de grado
Publicado 2013
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Determinar si la elaboración y aplicación de un nomograma predice el desarrollo de preeclampsia en gestantes con factores de riesgo. Material y métodos: El estudio se realizó en 234 parturientas atendidas en el Hospital Belén de Trujillo. Se revisó historias clínicas e identificó los factores de riesgo. Se realizó un análisis de regresión logística univariante y multivariante para seleccionar predictores incluidos en el nomograma. Se aplicó el nomograma con datos de 50 pacientes, validándose mediante discriminación y calibración. Resultados: De las 234 parturientas, 128 fueron preeclámpticas y 106 no preeclámpticas. El análisis univariante y multivariante incluyó 5 predictores por ser significativos (p < 0.05): edad < 18 años ó > 35 años, nulípara, embarazo múltiple, antecedente de preeclampsia e historia familiar de preeclampsia. Con ellos se determinó el model...
14
tesis de maestría
Publicado 2019
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La Minería de datos es usado para estudiar los datos disponibles en el cualquier campo y descubrir el conocimiento oculto en ella. Los métodos de clasificación como árboles de decisión, las reglas, red bayesiana, etc. se pueden aplicar a los datos académicos de una universidad para predecir el comportamiento de los estudiantes, el rendimiento en los exámenes, deserción estudiantil, etc. Esta predicción ayudará a las autoridades para identificar la deserción estudiantil y poder determinar la proyección de secciones y otras acciones. El algoritmo de árbol de decisión C4.5 (J48) se aplica en los datos de las notas finales semestrales de los estudiantes para predecir si abandona o no los estudios. El resultado del árbol de decisión predijo el número de estudiantes que son propensos a abandonar la carrera profesional. El resultado lo pueden utilizar a las autoridades para que...
15
tesis de grado
Publicado 2018
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Objetivo: Establecer la validez de la Amplitud de Distribución Eritrocitaria (ADE) comparada con el puntaje BISAP (Bedside Index for Severity in Acute Pancreatitis) para predecir falla orgánica por pancreatitis aguda. Material y Métodos: Estudio analítico, transversal, de pruebas diagnósticas que contó con 102 participantes del Hospital Victor Lazarte Echegaray de Trujillo – Perú del periodo 2013 - 2015, escogidos aleatoriamente bajo muestreo estadístico ad hoc de una población de 126 pacientes diagnosticados con pancreatitis aguda, que cumplieron con los criterios de selección. Para establecer el punto de corte óptimo de la ADE mediante curvas operador receptor y comparar el área bajo la curva, sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, y valor predictivo negativo, con el puntaje BISAP para predecir falla orgánica por pancreatitis aguda, evaluando así su val...
16
tesis de grado
Publicado 2024
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El propósito del presente estudio fue implementar business intelligence con machine learning para predecir el riesgo de vida de los adultos mayores del distrito de Masin. Se utilizó una metodología aplicada, con enfoque cuantitativo y experimental, en una población de 274 adultos mayores. Los resultados muestran que el uso de Power BI para analizar la salud en Masin es ejemplo clave de cómo los profesionales de la salud acceden, analizan y visualizan datos relevantes. A medida que los datos sanitarios siguen creciendo, transformar información compleja en datos simples será una necesidad crítica. Power BI no solo respalda este cambio, sino que también ayuda a las organizaciones de atención médica a tomar decisiones basadas en evidencia. Esta herramienta se ha convertido en un recurso esencial para mejorar la salud pública, optimizar recursos y salvar vidas. El uso eficaz de es...
17
tesis de grado
Publicado 2023
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La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la eficacia del machine learning para la predicción de la eficiencia energética en edificios residenciales, siendo de tipo aplicada, pre-experimental y de diseño experimental; la población estuvo conformada por 768 edificios residenciales de Lima. La técnica de recolección de datos fue el análisis documental. Los resultados muestran que en “Carga de calefacción”, Extreme Gradient Boosting obtuvo los mejores valores de R2 Score con 99.85%, Mean absolute error con 0.23, Mean squared error con 0.16, Root mean squared error con 0.40, Mean absolute percentage error con 1.12% y Root mean squared log error con 0.02. Sin embargo, Árbol de decisión, Random Forest y Extreme Gradient Boosting alcanzaron un Mean squared log error de 0.00. Asimismo, en “Carga de enfriamiento”, Extreme Gradient Boosting logró los mejores valores ...
18
tesis de grado
Publicado 2021
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En el presente trabajo de investigación se elaboró un modelo Machine Learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios, se utilizó la metodología KDD, así mismo herramientas como SPSS statistic y SPSS Modeler para la creación del modelo predictivo. El objetivo de esta investigación es determinar en qué porcentaje Machine Learning permite predecir el rendimiento académico con precisión, sensibilidad y especificidad, con el fin de poder identificar a los alumnos con probabilidad de éxito o fracaso. En esta investigación se utilizó una población de 87 alumnos, así mismo se usó la totalidad de la población como muestra. Por otro lado, el estudio es de tipo aplicada, con un diseño de investigación experimental de tipo pre-experimental de un solo grupo, ya que luego de aplicar Machine Learning se podrá observar los resultados y realizar la m...
19
tesis de grado
Publicado 2018
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INTRODUCCIÓN. Entre las IRAS bajas, destacan los cuadros de obstrucción bronquial, prevalente en niños. OBJETIVO. Determinar la utilidad de las escalas de severidad Wood Downes modificada por Ferres y Bierman y Pearson modificada por Tal, para predecir hospitalización, así como encontrar el puntaje con mejor sensibilidad y el cociente de probabilidad para un resultado de prueba positive en pacientes menores de 6 años con SOB que ingresan a emergencia pediátrica del Hospital Regional de Loreto en el periodo Marzo-Abril 2018. MATERIALES Y METODOS. Es un estudio no experimental, transversal y analítico. Se empleo prueba exacta de Fisher y el índice de Kappa para identificar diferencias y similitudes; y curva ROC, el área bajo la curva para para determiner el puntaje con mejor sensibilidad y LR+ en cada score. RESULTADO. 134 pacientes con SOB, hospitalizados 26 (19.4%). Los pacient...
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tesis de maestría
Publicado 2022
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La investigación tuvo como objetivo predecir la cantidad de alumnos de pregrado a matricularse por asignatura en el periodo académico 2019-II en la Universidad Nacional del Santa, haciendo uso de Machine Learning, para lo cual, se identificó el algoritmo apropiado para realizar el análisis predictivo investigado, luego se identificó una adecuada plataforma de implementación de algoritmos de Machine Learning en la nube, posteriormente se determinó las variables que intervienen en la predicción de la cantidad de alumnos de pregrado a matricularse por asignatura durante un periodo académico y posteriormente se elaboró una solución de Machine Learning para predecir dicha cantidad. Al identificar el algoritmo apropiado, se observó que se puede utilizar varios algoritmos y luego compararlos en la solución de Machine Learning, también se identificó a Microsoft Azure como platafor...
