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http://hdl.handle.net/10609/150935
Título : | Modelo predictivo en el desarrollo de enfermedades cardiovasculares a partir de factores de riesgo |
Autoría: | Valderrama Cardenas, Alejandro |
Director: | Julbe López, Francesc |
Tutor: | Solé Ribalta, Albert |
Resumen : | Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte a nivel mundial. Dada su importancia en la salud pública, se hace necesario comprender los factores de riesgo que contribuyen al desarrollo de estas enfermedades y cómo prevenirlas y tratarlas de manera efectiva. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo de enfermedades cardiovasculares utilizando técnicas de aprendizaje automático y un conjunto de datos de factores de riesgo recopilados por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos. Asimismo, se buscaba identificar los factores de riesgo más significativos asociados a estas enfermedades. Se aplicaron diversas técnicas de muestreo para abordar el desequilibrio de clases y se entrenaron múltiples algoritmos. El modelo Light GBoost con SMOTEENN, entrenado en un conjunto de datos con 29 variables y 353,968 registros, demostró el mejor rendimiento, con un recall de 0.8450 y un AUC-ROC de 0.8139. Se identificaron como factores de riesgo clave la edad avanzada, el sexo masculino, los bajos niveles socioeconómicos (ingresos y educación) y dormir poco. Los resultados destacan la importancia de considerar factores socioeconómicos y de estilo de vida, además de los factores tradicionales, en la evaluación del riesgo cardiovascular. Si bien se reconocen limitaciones como la naturaleza autorreportada de los datos y la ausencia de algunas variables clínicas, este trabajo contribuye al desarrollo de herramientas de predicción más precisas, y enfatiza la necesidad de abordar los determinantes sociales en las políticas de prevención de enfermedades cardiovasculares. |
Palabras clave : | enfermedades cardiovasculares factores de riesgo |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 11-jun-2024 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ ![]() |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
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