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Las redes neuronales en la salud pública, 2024
dc.contributor.advisor | Agurto Marchán, Winner | |
dc.contributor.author | Arevalo Aguirre, Jesus Rafael | |
dc.contributor.author | Torres Gonzales, Leonardo Estefano | |
dc.date.accessioned | 2024-08-21T17:09:04Z | |
dc.date.available | 2024-08-21T17:09:04Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/146708 | |
dc.description.abstract | En el presente trabajo de investigación, se narró sobre la inteligencia artificial y su subconjunto de redes neuronales en la salud pública. Este estudio fue valioso ya que mejoró el diagnóstico médico, desarrolló tratamientos y permitió predecir enfermedades. La investigación se relacionó con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), específicamente con el ODS 3 y el ODS 8. Las redes neuronales mejoraron la salud pública y la atención médica en poblaciones vulnerables, además de influir en el crecimiento económico y la creación de empleos decentes en el sector. Se plantearon varias interrogantes: 1) ¿Cómo se han utilizado las redes neuronales en la salud pública hasta ahora? 2) ¿Qué beneficios han aportado en la detección temprana, diagnóstico y tratamiento de enfermedades? 3) ¿Cómo pueden contribuir a la predicción y prevención de brotes? El objetivo general fue explorar el potencial de estas redes como herramientas innovadoras y eficaces para abordar desafíos en salud pública. Los objetivos específicos incluyeron examinar sus características y capacidades, estudiar su capacidad para identificar patrones y factores de riesgo, y evaluar su impacto en la eficiencia y precisión de modelos predictivos. La metodología consistió en una revisión sistemática con un enfoque narrativo, utilizando SCOPUS y Web Of Science, encontrando más de 2,5 millones y 22 mil documentos respectivamente. Los resultados mostraron que la implementación de redes neuronales redujo errores médicos y mejoró la calidad del cuidado del paciente, concluyendo que estas redes mejoraron tanto los aspectos clínicos como la eficiencia del sistema de salud. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales | es_PE |
dc.subject | Salud pública | es_PE |
dc.subject | Diagnóstico médico | es_PE |
dc.subject | Cuidado del paciente | es_PE |
dc.subject | Aspectos clínico | es_PE |
dc.title | Las redes neuronales en la salud pública, 2024 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Bachiller en Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Piura | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema De Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 74079306 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0396-9349 | es_PE |
renati.author.dni | 71524353 | |
renati.author.dni | 73700210 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Agurto Marchán, Winner | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Desarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social. | es_PE |
dc.description.rsu | Promoción de la salud, nutrición y salud alimentaria | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |
dc.description.modality | PRESENCIAL | es_PE |
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