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http://repositorio.ute.edu.ec/handle/123456789/21719| Title: | Sistema experto para el pre diagnóstico médico de la diabetes mellitus tipo 2 |
| Author(s): | Herreria Quiñonez, Julio Marcelo |
| Thesis Director: | Bonilla, Vladimir |
| Type: | bachelorThesis |
| Keywords: | DIABETES;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;MECATRONICA;INGENIERO EN MECATRONICA |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | CIENCIAS DE LA INGENIERÍA E INDUSTRIAS FACULTAD:INGENIERÍA MECATRÓNICA |
| Abstract: | |
| Table of contents: | La diabetes es una enfermedad que consiste en niveles altos de glucosa en la sangre, ya sea por mala alimentación, falta de actividad física, genética o situaciones específicas. Siendo esta anomalía metabólica una de las enfermedades crónicas que más afecta a personas a nivel mundial, aproximadamente 422 millones de adultos, de los cuales 1.6 millones fallecieron por causa directa de la diabetes, y esta cifra va en aumento debido al estilo de vida actual de las personas. En el Ecuador se considera que la diabetes es la principal causa de muerte, además que el padecimiento de la enfermedad da paso a otras complicaciones como insuficiencia renal, pie diabético, entre otros. Para la detección de la diabetes, se debe considerar varios factores, siendo el nivel de glucosa en sangre el más importante, además de otros factores como el índice de masa corporal, circunferencia abdominal, actividad física, antecedentes genéticos y niveles de colesterol. El control de estos factores es responsabilidad del paciente, pero en la mayoría de los casos se desconoce los valores adecuados de los mismos. Por esta razón, se plantea el diseño y construcción de un sistema que permita medir varios factores, proporcionar al paciente un prediagnóstico de la enfermedad. De esta manera estar más informado acerca del estado de salud del paciente, y por actuar tempranamente si el paciente tiene diabetes o prediabetes, y comenzar con un tratamiento. Para el desarrollo del sistema, se aplicará la metodología de enfoque en prototipo y el “Modelo en V”, y su funcionamiento se basó en redes de inteligencia artificial, las cuales se entrenaron con casos médicos reales. |
| URI: | http://repositorio.ute.edu.ec/handle/123456789/21719 |
| Appears in Collections: | TESIS - UIO |
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