Publicación: Optimización del tratamiento para controlar el colesterol LDL usando modelos de inteligencia artificial
| dc.contributor.advisor | Manzur Jattin, Fernando | spa |
| dc.contributor.advisor | Sierra Porta, David | |
| dc.contributor.advisor | Acevedo Barrios, Rosa Leonor | |
| dc.contributor.author | Boneu Yepez, Deiby John | spa |
| dc.coverage.spatial | Cartagena | |
| dc.date | 2024 | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-18T22:43:01Z | |
| dc.date.issued | 2024 | spa |
| dc.description.abstract | Definición: El aumento del colesterol LDL es uno de los principales factores de riesgo pa- ra presentar enfermedades cardiovasculares; por lo cual usar una adecuada terapia disminuye el riesgo de presentar una enfermedad cardiovascular. La inteligencia artificial (IA) es una herramienta que puede ser de gran ayuda para orientar a los médicos a seleccionar la terapia óptima dirigida a cada paciente de forma individual. Con base a lo anterior, se plantea la pre- gunta: ¿Cómo se puede optimizar el tratamiento para controlar los niveles de colesterol LDL de manera efectiva mediante modelos de inteligencia artificial, considerando el riesgo cardio- vascular individual de cada paciente? Metodologı́a: Se comparó el rendimiento de varios modelos de machine learning para evaluar la habilidad en predecir la mejor terapia individua- lizada en cada paciente de acuerdo a su riesgo cardiovascular de un registro de pacientes de una clı́nica particular especializada en la atención de pacientes con enfermedades cardiovas- culares; entre los modelos de inteligencia artificial se usaron: RandomForestClassifier (RFC), GradientBoostClassifier (GBC), AdaBoostClassifier (ABC), ExtraTreeClassifier (ETC), Ar- boles de Decisión Classifier (ADC), KNN, Maquina de soporte vectorial (SVM), Regresion logistica multinomial (RLM) y Naives Bayes Classifier (NBC). Población y muestra: Se obtuvieron los registros de 166 pacientes con algún riesgo cardiovascular, que presentaban alteración del LDL y que utilizaron algún tipo de intervención terapéutica. Sin embargo, 4 historias clı́nicas no contaban con niveles de creatinina, por lo cual, se excluyeron; contando al final con 162 observaciones. De estos, se obtuvo una muestra de 115 pacientes que fueron los que lograron el objetivo terapéutico de LDL con el tratamiento utilizado. Resultados: Los modelos RFC y GBC muestran similares resultados al clasificar una terapia óptima de acuerdo al registro de pacientes. ABC es un modelo que sobreestima los resultados por lo cual no se considera adecuado como método de clasificación. Conclusiones y recomen- daciones: Los modelos de inteligencia artificial son una herramienta valiosa que puede ser usada en medicina en beneficio de los pacientes. | spa |
| dc.description.degreelevel | Maestría | spa |
| dc.description.degreename | Magister en Estadística Aplicada y Ciencia de Datos | |
| dc.format.extent | 54 paginas. | |
| dc.format.mimetype | application/PDF | spa |
| dc.identifier.citation | Deiby John Boneu Yepez (2024). Optimización del tratamiento para controlar el colesterol LDL usando modelos de inteligencia artificial. Trabajo de Grado de Maestría en estadística Aplicada y Ciencia de Datos. UTB. Cartagena de Indias, Colombia. | spa |
| dc.identifier.instname | Universidad Tecnológica de Bolívar | spa |
| dc.identifier.local | 006.31 B712 | |
| dc.identifier.other | alma:57UTB_INST/bibs/99666032705731 | |
| dc.identifier.reponame | Repositorio UTB | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12585/13841 | |
| dc.identifier.url | https://utb.alma.exlibrisgroup.com/discovery/delivery/57UTB_INST:57UTB_INST/1242987010005731 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Tecnológica de Bolívar UTB | spa |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Básicas | |
| dc.relation | alma:57UTB_INST/bibs/collections/8116946990005731 | |
| dc.relation.hasversion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional | |
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| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.proposal | Aprendizaje automático (inteligencia artificial) | |
| dc.subject.proposal | Bioestadística | |
| dc.subject.proposal | Matemática | |
| dc.subject.proposal | Cardiología | |
| dc.subject.proposal | Trabajo de Grado Laureado | |
| dc.title | Optimización del tratamiento para controlar el colesterol LDL usando modelos de inteligencia artificial | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
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| dspace.entity.type | Publication | |
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