Modelo de aprendizaje automático para la predicción de la mortalidad asociada al bajo peso al nacer a término, en menores de un año en el valle del cauca
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Date
2023
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
La detección del peso al nacer es un indicador importante del estado de salud del recién nacido; según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el bajo peso al nacer, que se ha establecido como menor a 2.500 gramos, es un problema de salud pública a nivel mundial que debe atenderse para evitar consecuencias fatales como la muerte. Colombia no es ajena a esta problemática, la prevalencia del bajo peso al nacer en 2018 fue de 7.22 y en el 2020 aumentó a 9.20. Es por esto, que este proyecto desarrolló un modelo de aprendizaje automático para la predicción del riesgo de mortalidad asociada al bajo peso al nacer a término, en menores de un año en el Valle del Cauca, que, mediante el uso de las técnicas de predicción y clasificación, permitió analizar las dinámicas del comportamiento del bajo peso al nacer a término y el riesgo de la mortalidad infantil de esta manera generar acciones de carácter preventivo que procuren su reducción en el territorio.
Description
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Keywords
Bajo peso al nacer, Mortalidad infantil, Determinantes sociales de la salud, Aprendizaje automático, Clasificación