Browsing by Author "Galvis Rivilla, Luisa Fernanda"

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Modelo predictivo basado en aprendizaje automático y fusión de datos para la detección temprana del alzheimer a partir de variables de comportamiento
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Galvis Rivilla, Luisa Fernanda; Becerra Botero, Miguel Alberto
El Alzheimer también conocido como demencia, es una enfermedad incurable y terminal, la cual se presenta en personas a partir de los 65 años de edad o antes, el Alzheimer tiene consecuencias físicas, psicológicas, sociales y económicas, no solo para las personas que viven con la enfermedad, sino también para sus cuidadores, las familias y la sociedad en general. En este trabajo se propone, un modelo predictivo basado en técnicas de machine learning y fusión de datos para la identificación temprana de síntomas de Alzheimer mediante patrones de comportamiento y enfermedades no transmisibles como la hipertensión arterial, la diabetes, el exceso de peso o la obesidad, el tabaquismo, el consumo excesivo de alcohol, la inactividad física, el aislamiento social y la depresión. Esta propuesta se basa en el modelo de fusión de datos JDL (Joint Directors of Laboratories), el cual está compuesto por varios niveles interrelacionados como fusión de datos en bruto, extracción y fusión de características para predicciones, valoración de la situación, valoración de los riesgos, refinamiento y visualización de la información. Los resultados demostraron la funcionalidad del modelo propuesto para el manejo proactivo de la enfermedad, llevando a cabo una mejor identificación, predicción y recomendación de factores infl uyentes del comportamiento en personas con Alzheimer.