Predicción de la tasa de dengue a través de métodos de machine learning en el Valle del Cauca

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dc.contributor.advisorOrtega Lenis, Delia
dc.contributor.authorCifuentes Rodríguez, Víctor Hugo
dc.contributor.authorIbarra Calvache, María Alejandra
dc.contributor.authorDíaz Barrios, Gregory David
dc.date.accessioned2025-02-25T17:22:26Z
dc.date.available2025-02-25T17:22:26Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl 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.
dc.description.abstractengDengue is a viral disease transmitted by the bite of an infected Aedes species mosquito, which has direct implications for public health in different populations worldwide. This disease has had a negative impact in Valle del Cauca, reporting 8,074 cases and 23 probable deaths due to dengue in 2021, according to the Departmental Government. However, the current process for monitoring this disease has a high level of manual work, which prolongs response times and effective prevention. Previous studies have shown that the disease is influenced by climatic and social conditions, which has allowed us to approach models based on classical statistics to relate the risk of spread of the virus with these variables, but with theoretical-practical limitations. The objective of the applied project is to predict the rate of dengue fever in the 42 municipalities of Valle del Cauca, using Machine Learning. The results show that the behavior of the disease is differential in four municipalities of the Department, including its capital, Cali.
dc.format.extent53 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/4538
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javariana Cali
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectDengue
dc.subjectPredicción de Riesgo
dc.subjectMachine Leanring
dc.subjectCiencia de datos
dc.subjectModelos LSTM
dc.subjectRisk prediction
dc.subjectLearning
dc.subjectData Science
dc.subjectLSTM Model
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos - Modalidad virtual
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana
dc.thesis.levelMaestría
dc.thesis.nameMagíster en Ciencia de Datos
dc.titlePredicción de la tasa de dengue a través de métodos de machine learning en el Valle del Caucaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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Maestría en Ciencia de Datos