UNA REVISIÓN DE LAS IMPLEMENTACIONES DE SISTEMAS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE TENDENCIAS DE LA DIABETES

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Auteur principal: Rocio Isabel Benites Loja
Format: Artículo científico
Langue:es
Publié: Universidad de Lima 2022
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contents UNA REVISIÓN DE LAS IMPLEMENTACIONES DE SISTEMAS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE TENDENCIAS DE LA DIABETES Rocio Isabel Benites Loja Marco Antonio Coral Ygnacio Computación Diabetes mellitus software preventivo regresión logística métodos de construcción identificación de tendencias La diabetes mellitus es una enfermedad crónica que aparece cuando el páncreas no secreta suficiente insulina o cuando el organismo no utiliza apropiadamente la insulina que produce. Dado que la insulina es una hormona que regula la concentración de glucosa en la sangre, uno de los efectos más comunes de la diabetes no controlada es la hiperglucemia, que con el tiempo daña gravemente muchos órganos y sistemas del cuerpo. Por ello, es importante el desarrollo de software predictivo para el diagnóstico y posterior tratamiento de esta enfermedad, en particular para la diabetes tipo 1 y 2, que concentran la mayoría de los casos. El presente trabajo realiza una revisión sistemática de literatura a fin de determinar los métodos y la problemática en la construcción de sistemas de identificación de tendencias orientados a la diabetes. Los resultados muestran 16 métodos diferentes de construcción utilizados en estos sistemas, de los cuales los más eficientes son la regresión logística y las redes neuronales artificiales. 2022 artículo científico 1993-4912 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=730180375011 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7301 Interfases application/pdf Universidad de Lima Interfases (Perú) Num.16 Vol.2
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UNA REVISIÓN DE LAS IMPLEMENTACIONES DE SISTEMAS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE TENDENCIAS DE LA DIABETES Rocio Isabel Benites Loja Marco Antonio Coral Ygnacio Computación Diabetes mellitus software preventivo regresión logística métodos de construcción identificación de tendencias La diabetes mellitus es una enfermedad crónica que aparece cuando el páncreas no secreta suficiente insulina o cuando el organismo no utiliza apropiadamente la insulina que produce. Dado que la insulina es una hormona que regula la concentración de glucosa en la sangre, uno de los efectos más comunes de la diabetes no controlada es la hiperglucemia, que con el tiempo daña gravemente muchos órganos y sistemas del cuerpo. Por ello, es importante el desarrollo de software predictivo para el diagnóstico y posterior tratamiento de esta enfermedad, en particular para la diabetes tipo 1 y 2, que concentran la mayoría de los casos. El presente trabajo realiza una revisión sistemática de literatura a fin de determinar los métodos y la problemática en la construcción de sistemas de identificación de tendencias orientados a la diabetes. Los resultados muestran 16 métodos diferentes de construcción utilizados en estos sistemas, de los cuales los más eficientes son la regresión logística y las redes neuronales artificiales. 2022 artículo científico 1993-4912 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=730180375011 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7301 Interfases application/pdf Universidad de Lima Interfases (Perú) Num.16 Vol.2
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