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    Clasificación de la densidad mineral ósea utilizando técnicas de aprendizaje automático en niños y adolescentes según edad y sexo

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    FP120.pdf (518.9Kb)
    Date
    2019-07
    Author
    Sulla-Torres, Jose
    Bedoya-Carrillo, Alan
    Gomez-Campos, Rossana
    Cossio-Bolaños, Marco
    Metadata
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    Abstract
    La salud ósea es un campo que ha tomado mucha importancia en los últimos años, en especial en enfermedades relacionadas a los huesos, puesto que cada vez son más comunes entre los seres humanos. La osteoporosis actualmente causa un estimado de 8.9 millones de fracturas anualmente. La densidad mineral ósea (DMO) y contenido mineral óseo (CMO) son indicadores que permiten diagnosticar el problema de la salud ósea. El objetivo de este estudio es clasificar la DMO en niños y adolescentes utilizando técnicas de aprendizaje automático. Se desarrolló un estudio descriptivo de corte transversal. Se estudió a 660 escolares de dos centros educativos con un rango de edad de 6 a 18 años de la provincia de Arequipa (Perú). Se evaluó variables antropométricas. Se determinó la DMO y CMO. Se calculó el Índice de Masa Corporal (IMC), y se hizo un estudio comparativo de 9 algoritmos de aprendizaje automático relacionados al tema. Estos incluyen árboles de decisión, redes bayesianas, tablas de decisión y de regresión. El algoritmo que clasifica mejor la de DMO es el de Random Forest con un porcentaje de precisión de 94.87%. Este algoritmo permitió implementar un software. Esta herramienta permite calcular la salud ósea de los escolares entre 6 a 18 años. El algoritmo obtenido puede ser implementado de un software de predicción que permita la clasificación y prevención del deterioro de la salud ósea de niños y adolescentes.
    URI
    http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2019.1.1.120
    http://axces.info/handle/10.18687/20190101_120
    URI Others
    http://laccei.org/LACCEI2019-MontegoBay/meta/FP120.html
    Copyright
    https://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
    Track
    Software Engineering, Telecommunications, Cybersecurity and Computational tools
    Collections
    • 2019 LACCEI - Montego Bay, Jamaica

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