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

Ortega Lenis, DeliaTorres Ricaurte, Carlos AndrésGutiérrez Rendón, Liz Mary2024-06-072024-06-072023https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/1985La 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.94 p.application/pdfspaBajo peso al nacerMortalidad infantilDeterminantes sociales de la saludAprendizaje automáticoClasificaciónModelo 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 caucahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2