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dc.contributor.author | Madou, Franco | |
dc.date.accessioned | 2020-01-17T21:36:24Z | |
dc.date.available | 2020-01-17T21:36:24Z | |
dc.date.issued | 2017-12 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10226/2127 | |
dc.description | Director de Tesis Prof. Dr. Nicolás D’Ippolito | es_AR |
dc.description.abstract | La mortalidad atribuida a enfermedades no transmisibles (enfermedades cardiovasculares, tumores y lesiones) está en aumento. Para el año 2020, se estima que causarán el 75% de todas las muertes en el mundo. En la Argentina, en el 2003, el 31% de las muertes se produjeron por causas cardiovasculares,que representa un porcentaje notablemente mayor a por ejemplo la cantidad de fallecimientospor cáncer (18%). Haciendo énfasis en la importancia de la prevención y considerandolos principales factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares de la Argentina, se propone un software que provee una estimación numérica de riesgo cardiovascular, permite la consulta de la información registrada y facilita la generación de nuevos modelos de riesgo alternativos, utilizando la Inteligencia Artificial. El enfoque propuesto podría utilizarse a nivel nacional para calcular el riesgo cardiovascular, validar los métodos actuales y generar nuevos modelos de predicción específicos de la Argentina. | es_AR |
dc.language.iso | es | es_AR |
dc.subject | riesgo cardiovascular | es_AR |
dc.subject | indicadores | es_AR |
dc.subject | métodos de cálculo de riesgo cardiovascular | es_AR |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_AR |
dc.subject | WEKA | es_AR |
dc.subject | Cloud Computing | es_AR |
dc.title | DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA DE SOFTWARE PARA EL CÁLCULO, ANÁLISIS Y APRENDIZAJE DE RIESGO DE ENFERMEDAD CARDIOVASCULAR | es_AR |
dc.type | Thesis | es_AR |