Solución tecnológica para identificar el nivel de predisposición a ser diagnosticado con diabetes mellitus tipo 2
type: CreativeWork
description: El presente trabajo consiste en el desarrollo de una solución tecnológica que, utilizando un modelo de análisis predictivo, permita identificar y reducir el nivel de riesgo de padecer diabetes mellitus tipo 2 a través de un dispositivo wearable. La propuesta se basa en modelos previos que utilicen el algoritmo de auto clasificación en base a los factores de riesgo, los cuales brindan mayor contribución a los resultados del diagnóstico presuntivo del usuario que desea comprobar su nivel de riesgo. Esta propuesta consiste en la prevención primaria de la diabetes mellitus tipo 2, por medio de un método no invasivo compuesto por fases de captura y almacenamiento de los factores de riesgo, propios de un proceso de triaje; modelo de Análisis Predictivo, cuya predicción permita la obtención de resultados presuntivos y sugerencias de recomendaciones a seguir; y tratamiento preventivo para que el usuario logre mejorar su calidad de vida. La validación preliminar de la propuesta se realizó en una institución pública de la Salud en Lima, Perú, tomando una muestra de 660 pacientes los cuales tienen el rango de edad de entre 45 a 85 años, de ambos géneros y que no han sido diagnosticados anteriormente con diabetes mellitus tipo 2. Los resultados obtenidos corresponden al incremento de la actividad física monitoreada con el dispositivo wearable permitiendo que se obtenga una muestra de 12 personas propensas a padecer la enfermedad, 8 de ellas pudieron reducir su riesgo y pasar a no ser propensas a padecer la enfermedad con un nivel de certeza promedio del 48.75%. Los resultados del uso de la solución demostraron una efectividad del 66.67%.The present work consists of the development of a technological solution that, using a predictive analysis model, allows the identification and reduction of the risk level of suffering type 2 diabetes mellitus through the use of a wearable device. The proposal is based on previous models that use the automatic classification algorithm based on r…
abstract: El presente trabajo consiste en el desarrollo de una solución tecnológica que, utilizando un modelo de análisis predictivo, permita identificar y reducir el nivel de riesgo de padecer diabetes mellitus tipo 2 a través de un dispositivo wearable. La propuesta se basa en modelos previos que utilicen el algoritmo de auto clasificación en base a los factores de riesgo, los cuales brindan mayor contribución a los resultados del diagnóstico presuntivo del usuario que desea comprobar su nivel de riesgo. Esta propuesta consiste en la prevención primaria de la diabetes mellitus tipo 2, por medio de un método no invasivo compuesto por fases de captura y almacenamiento de los factores de riesgo, propios de un proceso de triaje; modelo de Análisis Predictivo, cuya predicción permita la obtención de resultados presuntivos y sugerencias de recomendaciones a seguir; y tratamiento preventivo para que el usuario logre mejorar su calidad de vida. La validación preliminar de la propuesta se realizó en una institución pública de la Salud en Lima, Perú, tomando una muestra de 660 pacientes los cuales tienen el rango de edad de entre 45 a 85 años, de ambos géneros y que no han sido diagnosticados anteriormente con diabetes mellitus tipo 2. Los resultados obtenidos corresponden al incremento de la actividad física monitoreada con el dispositivo wearable permitiendo que se obtenga una muestra de 12 personas propensas a padecer la enfermedad, 8 de ellas pudieron reducir su riesgo y pasar a no ser propensas a padecer la enfermedad con un nivel de certeza promedio del 48.75%. Los resultados del uso de la solución demostraron una efectividad del 66.67%.The present work consists of the development of a technological solution that, using a predictive analysis model, allows the identification and reduction of the risk level of suffering type 2 diabetes mellitus through the use of a wearable device. The proposal is based on previous models that use the automatic classification algorithm based on r…
author: Nuñovero Paiva, Daniela Alessandra
author: Rodríguez Acosta, Ernesto Sebastian
keywords: Solución tecnológica, Wearable, Tecnología, Prevención primaria, Diabetes mellitus tipo 2, Technological solution, Technology, Primary prevention, Type 2 diabetes mellitus
date published: 2021-12-01
date modified: 2026-07-24T05:38:44Z
provider: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas