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Browsing by Subject "Modelos LSTM"

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    Predicción de la tasa de dengue a través de métodos de machine learning en el Valle del Cauca
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Cifuentes Rodríguez, Víctor Hugo; Ibarra Calvache, María Alejandra; Díaz Barrios, Gregory David; Ortega Lenis, Delia
    El dengue es una enfermedad viral transmitida por la picadura de un mosquito de la especie Aedes infectado, lo que tiene implicaciones directas en la salud pública en distintas poblaciones a nivel mundial. Esta enfermedad, ha tenido impacto negativo en el Valle del Cauca, reportando 8.074 casos y 23 muertes probables por dengue en el año 2021, según la Gobernación Departamental. No obstante, el proceso actual para el monitoreo de esta enfermedad tiene un alto nivel de manualidad, lo que prolonga los tiempos de respuesta y prevención efectiva. Estudios previos demostraron que la enfermedad está influenciada por condiciones climáticas y sociales, lo que ha permitido acercarse a modelos basados en estadística clásica para relacionar el riesgo de propagación del virus con estas variables, pero con limitaciones teórico-prácticas. El objetivo del proyecto aplicado es predecir la tasa de dengue de dengue en los 42 municipios del Valle del Cauca, utilizando Machine Learning. Los resultados muestran que el comportamiento de la enfermedad es diferencial en cuatro municipios del Departamento, incluyendo su capital, Cali.
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