Autores:
Patricia Delgado
Carmen Julia Quilca
Janet Santivañez
Janet Lesly Vildoso

Resumen:
Como consecuencia del Covid-19, la percepción de la calidad de vida se ve limitada en aquellos pacientes que presentaron complicaciones de polineuropatía, afectando su entorno y el desarrollo de sus actividades físicas, cognitivas; además, del impacto emocional. Por esto, los pacientes que aún presentan problemas de disnea aún continúan con soporte de oxígeno de manera intermitente, realizando ejercicios respiratorios, con rehabilitación física y con ayuda psicológica (Ganchozo & Quiroz, 2022, p.56).
Con el análisis del dataset consistente en 250 registros con 9 atributos o etiquetas incluyendo la clase (tiene o no tiene polineuropatía) y con la herramienta WEKA, se pretende encontrar la relación de los síntomas de la polineuropatía con el COVID; para ello, se utilizarán algoritmos de aprendizaje supervisado, y no supervisado para probar el planteamiento.
En principio, se utilizaron los siguientes algoritmos de aprendizaje supervisado: Decision Tree (J48), Random Forest, para lo cual se establece un 70% de data para training y un 30% para la prueba. Así mismo, se utilizó redes neuronales.
En segundo lugar, se utilizaron los siguientes algoritmos de aprendizaje no supervisado: SimpleKMeans y EM; antes al dataset se retiró la clase (tiene o no tiene polineuropatía) para ejecutarlos.


Identificación del Problema:
La Polineuropatía, es una enfermedad relativamente frecuente que genera síntomas diversos, entre los que tenemos adormecimiento (parestesias) en pies y manos, dolor tipo punzada o quemazón en las extremidades y, en casos más severos, debilidad muscular (sobre todo en manos y pies), atrofia muscular (adelgazamiento de algunos músculos), que incluso puede llevar a la insuficiencia respiratoria en los casos más severos de polineuropatía aguda.
Al respecto, se cree que hay evidencia que hace sospechar que en muchos casos, los pacientes que han tenido COVID, pueden presentar polineuropatía, en ese sentido a través de este análisis, se quiere demostrar la relación entre la polineuropatía y el COVID19.

Ante la problemática alarmante en cuanto a la inseguridad ciudadana, se plantea una soluciòn basada en la Inteligencia Artificial, varias instituciones pertenecientes a la academia reconocen que la utilización de la ciencia y la tecnología puede resolver problemas, para ello la primer gran tarea es organizar los datos en todos los niveles, datos como imágenes, números de video de cámara de seguridad, datos de tráfico a tiempo real, datos sobre la presencia de multitud de personas en determinadas horas y lugares, luego de ello, con esta fuente de información armar un sistema único y seguro de datos a nivel nacional, para que los algoritmos de inteligencia artificial las puedan usar.
Otra fuente importante pero polémica lo constituyen los informes de delincuencia, sin embargo ocurre que, la inclusión en el estudio de datos policiales que dependían de las denuncias de los ciudadanos o de los delitos que la policía encuentra como parte de sus labores diarios, constituye un sesgo en la respuesta policial, ya que la vigilancia es mayor en los barrios ricos a expensas de las zonas menos favorecidas, de ahí que los equipos de investigación estudiaron la respuesta policial a la delincuencia analizando el número de detenciones tras los incidentes y comparando esas tasas entre barrios de diferente nivel socioeconómico.
CONCLUSIÓN:
Según algunos investigadores, el enfoque de los modelos informáticos de predicciòn que más adeptos tiene es que estos algoritmos de IA deberían poder ayudar a lo siguiente en torno a los dos factores importantes los cuales son antelación y precisión, y en relación a la fuente de las denuncias policiales la IA debería ayudar a:
1. Distinguir denuncias falsas de verdaderas,
2. predecir delitos que pueden ocurrir en lugares probables y
3. Diseñar mejores estrategias de seguridad ciudadana.
Y que estos resultados después de haber cumplido la predicción con antelación y precisión, deberían ayudar a la generación de políticas de alto nivel y no meramente como una herramienta reactiva para la policía.
Referencias:
https://cdn.www.gob.pe/uploads/document ... 1692895308

Ante la problemática alarmante en cuanto a la inseguridad ciudadana, se plantea una soluciòn basada en la Inteligencia Artificial, varias instituciones pertenecientes a la academia reconocen que la utilización de la ciencia y la tecnología puede resolver problemas, para ello la primer gran tarea es organizar los datos en todos los niveles, datos como imágenes, números de video de cámara de seguridad, datos de tráfico a tiempo real, datos sobre la presencia de multitud de personas en determinadas horas y lugares, luego de ello, con esta fuente de información armar un sistema único y seguro de datos a nivel nacional, para que los algoritmos de inteligencia artificial las puedan usar.
Otra fuente importante pero polémica lo constituyen los informes de delincuencia, sin embargo ocurre que, la inclusión en el estudio de datos policiales que dependían de las denuncias de los ciudadanos o de los delitos que la policía encuentra como parte de sus labores diarios, constituye un sesgo en la respuesta policial, ya que la vigilancia es mayor en los barrios ricos a expensas de las zonas menos favorecidas, de ahí que los equipos de investigación estudiaron la respuesta policial a la delincuencia analizando el número de detenciones tras los incidentes y comparando esas tasas entre barrios de diferente nivel socioeconómico.
Según algunos investigadores, el enfoque de los modelos informáticos de predicciòn que más adeptos tiene es que estos algoritmos de IA deberían poder ayudar a lo siguiente en torno a los dos factores importantes los cuales son antelación y precisión, y en relación a la fuente de las denuncias policiales la IA debería ayudar a:
1. Distinguir denuncias falsas de verdaderas,
2. predecir delitos que pueden ocurrir en lugares probables y
3. Diseñar mejores estrategias de seguridad ciudadana.
Y que estos resultados después de haber cumplido la predicción con antelación y precisión, deberían ayudar a la generación de políticas de alto nivel y no meramente como una herramienta reactiva para la policía.