Análisis de rendimiento de modelos gratuitos de Machine Learning (aprendizaje automático) utilizados en infraestructura de la nube en la predicción de la diabetes

El aprendizaje automático es una herramienta que, aplicada a la detección de enfermedades como la diabetes, puede optimizar los procesos de prevención, detección y gestión en salud pública, pero la implementación de estas tecnologías comúnmente se ve bloqueada por la brecha en conocimientos técnicos y los altos costos, incluso en etapas piloto. Este estudio presenta un ejercicio de selección de datos, preprocesamiento y utilización de varias herramientas gratuitas de Machine Learning en la nube, que ofrecen una configuración sencilla y facilitan el entrenamiento de modelos para minimizar costos y tiempo en la prevención de la enfermedad. Los resultados son evaluados y comparados con diferentes métricas que demuestran la capacidad y facilidad que ofrecen estas herramientas para tareas de clasificación de pacientes sanos y pacientes con diabetes.

Grantor dc:publisher

Universidad EAN

Year dc:date

2025

Authors dc:creator

• Alfaro Quintero, Diego Fernando
• Chaparro Macias, Diana Milena
• Lozano Novoa, Juan Pablo
• Palma Roa, Juan David

Contributors dc:contributor

• Chéry Leal, Marie José

• Evaluación de proyectos
• Aprendizaje automático
• Asistencia médica
• Servicios de salud preventiva
• diabetes
• gestión de salud
• algoritmo de entrenamiento
• machine learning
• healthcare management
• training algorithm

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• Abierto (Texto Completo)
• Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia

Licence

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/

Language dc:language

spa

Identifier

instname:Universidad Ean
reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva
repourl:https://repository.ean.edu.co/

OAI identifier oai:identifier

oai:null:10882/14477