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dc.date.accessioned 2023-11-07T16:41:27Z
dc.date.available 2023-11-07T16:41:27Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/159884
dc.description.abstract La detección temprana de Diabetes Tipo 2 (DT2) y prediabetes (PDM) representa un desafío para la medicina debido a la ausencia de síntomas patogenómicos y al desconocimiento de los factores de riesgo asociados. El diagnóstico tardío de esta enfermedad puede llevar a complicaciones graves de salud y costos médicos elevados. Asimismo, la remisión de la DT2 es posible en algunas personas, por lo que su detección temprana y control son cruciales. Si bien existen algunos modelos de aprendizaje automático que permiten identificar personas en riesgo, su aplicabilidad puede variar entre poblaciones. La presente investigación propone desarrollar y evaluar modelos predictivos que permitan identificar personas con riesgo de DT2 y PDM en la población Argentina. es
dc.language es es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.subject modelos de clasificación es
dc.subject modelos de regresión es
dc.subject salud pública es
dc.subject enfermedad crónica es
dc.subject diabetes mellitus es
dc.subject prediabetes es
dc.subject insulina es
dc.subject Argentina es
dc.title Primeras experiencias en la identificación de personas con riesgo de diabetes en la población argentina usando técnicas de aprendizaje automático es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Tittarelli, Gonzalo es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.subject.materias Medicina es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Ronchetti, Franco es
sedici.contributor.director Rucci, Enzo es
thesis.degree.name Licenciado en Sistemas es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2023-10-31


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