TÍTULO:
MODELO SUPERVISADO DE ANÁLISIS PREDICTIVO PARA EL CÁLCULO DEL RIESGO DE COMPLICACIÓN RESPIRATORIA EN TRABAJADORES EXPUESTOS A MATERIAL PARTICULADO QUE TUVIERON COVID.

INTEGRANTES:
Jaime Flores Palomino
Oscar Palomino Peña
Victor Caballero Torres

RESUMEN:
En el presente trabajo vamos a analizar la data de los exámenes médicos de trabajadores choferes que sobrevivieron al menos a una infección COVID. La data corresponde al período entre Enero y Octubre del 2023, para lo cual se consideraron técnicas de machine learning las que fueron utilizadas en la aplicación WEKA.
Como resultado del ejercicio, se pudo comprobar que los predictores escogidos eran sensibles al algoritmo con mejor rendimiento que en este caso fue el J48 para de esta forma determinar el riesgo de complicaciones respiratorias.

Trabajo de Investigación
Este documento trata sobre la aplicación de un modelo de IA usando algoritmos de Machine Learning que permite predecir la probabilidad de complicación respiratoria en trabajadores expuestos a material particulado que tuvieron como antecedente haber padecido al menos de una infección por COVID.

Integrantes
Jaime Flores Palomino
Oscar Palomino Peña
Víctor Caballero Torres

Resumen
Las personas dedican aproximadamente 8 hrs al día para dormir, 8 hrs al día para actividades diversas (alimentación, higiene, traslado, estudio, trámites, actividades propias, entre otras) y 8 hrs al día en sus centros laborales. Estas 8 horas en sus centros de trabajo pueden - eventualmente - incrementarse hasta 12 hrs, por lo que es posible afirmar que el tiempo dedicado al trabajo es importante y significativa ya que en ese ámbito todo trabajador se encuentra expuesto a determinadas Condiciones y Medio Ambiente de Trabajo.
El presente trabajo ha tomado como referencia a trabajadores del sector de obras civiles que conducen unidades pesadas y que tienen exposición a material particulado. Adicionalmente tienen la característica de haber "sobrevivido" a la pandemia del COVID, luego de haber contraído al menos 01 infección por COVID en una de las tres olas declaradas por el MINSA.
Se tomaron en cuenta las siguientes variables: edad, índice de masa corporal, antecedente de COVID, prueba de espirometría y prueba de rayos x pulmonar, a partir de las cuales se estimó el riesgo de padecer una complicación respiratoria.

Título: Modelo predictivo de enfermedades respiratorias relacionadas al trabajo para empresas del sector construcción
Alumno: Jaime Flores Palomino
Resumen: El presente trabajo propone un roadmap para la elaboración de un modelo que contribuya a predecir la aparición de enfermedades respiratorias relacionadas al trabajo en el sector construcción.