Modelo de aprendizaje automático para la predicción del comportamiento epidemiológico del dengue en un hospital pediátrico de Cartagena de Indias
| dc.contributor.advisor | Linares Ospina, Diego Luis | |
| dc.contributor.advisor | Álvarez Vargas, Gloria Inés | |
| dc.contributor.author | Doria Atencia, Joel Joel | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-18T15:33:46Z | |
| dc.date.available | 2026-03-18T15:33:46Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | El dengue continúa siendo un problema prioritario de salud pública en regiones tropicales, lo que ha motivado el desarrollo de herramientas analíticas para apoyar la vigilancia epidemiológica. El presente trabajo tuvo como objetivo evaluar el desempeño de distintos enfoques de modelación de aprendizaje automático para la predicción semanal de la incidencia de dengue sin signos de alarma, dengue con signos de alarma y dengue grave. Se construyeron series temporales semanales para entrenar modelos base de regresión lineal, perceptrón multicapa, bosque aleatorio y máquinas de soporte vectorial, así como versiones optimizadas. El desempeño fue evaluado mediante métricas de error (MAE, MSE, RMSE y R²), además de comparaciones frente a un modelo ingenuo. Los resultados evidenciaron un comportamiento no lineal en la dinámica de la enfermedad, con desempeños variables según el subgrupo clínico. El perceptrón multicapa mostró un rendimiento ligeramente superior en términos de error y estabilidad de las predicciones. Finalmente, se desarrolló un prototipo de aplicación utilizando el perceptrón optimizado como método de presentación de resultados. | spa |
| dc.description.degreelevel | Maestría | |
| dc.description.degreename | Magíster en Ciencia de Datos | |
| dc.format.extent | 41 p. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11522/5422 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana Cali | |
| dc.publisher.department | Facultad de Ingeniería y Ciencias | |
| dc.publisher.program | Maestría en Ciencia de Datos | |
| dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Dengue | spa |
| dc.subject | Epidemiología | spa |
| dc.subject | Aprendizaje automático | spa |
| dc.subject | Dengue fever | eng |
| dc.subject | Epidemiology | eng |
| dc.subject | Machine learning | eng |
| dc.title | Modelo de aprendizaje automático para la predicción del comportamiento epidemiológico del dengue en un hospital pediátrico de Cartagena de Indias | spa |
| dc.type | master thesis | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | |
| dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TM |
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