Clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión

El presente trabajo propone analizar los datos provenientes de 50 pacientes con Diabetes Mellitus Tipo1 (DMT1) con el objetivo de cuantificar su capacidad de regular adecuadamente sus niveles de glucosa en sangre (glucemia) mediante las dosis de insulina, calculadas empleando un algoritmo de control...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Griva, Lucas, Basualdo, Marta
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71206
http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/cais-8.pdf
Aporte de:
id I19-R120-10915-71206
record_format dspace
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
árbol de decisión
Diabetes Mellitus Tipo 1
Análisis de Datos
glucosa en sangre
spellingShingle Ciencias Informáticas
árbol de decisión
Diabetes Mellitus Tipo 1
Análisis de Datos
glucosa en sangre
Griva, Lucas
Basualdo, Marta
Clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión
topic_facet Ciencias Informáticas
árbol de decisión
Diabetes Mellitus Tipo 1
Análisis de Datos
glucosa en sangre
description El presente trabajo propone analizar los datos provenientes de 50 pacientes con Diabetes Mellitus Tipo1 (DMT1) con el objetivo de cuantificar su capacidad de regular adecuadamente sus niveles de glucosa en sangre (glucemia) mediante las dosis de insulina, calculadas empleando un algoritmo de control predictivo funcional (PFC). La clasificación de los pacientes se realiza empleando técnicas de árbol de decisión teniendo en cuenta las características de las variaciones temporales de la glucemia que se capturan mediante la modelización matemática de las mismas. Para ello se obtienen modelos tipo ARX y funciones de transferencia. Los rangos de los parámetros de dichas funciones constituyen la principal fuente de información empleada en los árboles de decisión. Como resultado se mostrará el estudio de las variables que presentan mayor incidencia para la determinación a priori de la capacidad de regulación que presentan los pacientes diabéticos. Por lo tanto la contribución de este trabajo radica en la definición de las variables que hemos considerado más relevantes y su tratamiento mediante árboles decisión. Los resultados de las pruebas realizadas sobre datos de 50 pacientes dan soporte a las conclusiones que se presentan al final del trabajo.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Griva, Lucas
Basualdo, Marta
author_facet Griva, Lucas
Basualdo, Marta
author_sort Griva, Lucas
title Clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión
title_short Clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión
title_full Clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión
title_fullStr Clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión
title_full_unstemmed Clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión
title_sort clasificación de pacientes con diabetes mellitus tipo 1 mediante técnicas de árbol de decisión
publishDate 2018
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71206
http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/cais-8.pdf
work_keys_str_mv AT grivalucas clasificaciondepacientescondiabetesmellitustipo1mediantetecnicasdearboldedecision
AT basualdomarta clasificaciondepacientescondiabetesmellitustipo1mediantetecnicasdearboldedecision
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820482257846273