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fernespil

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Predicción de mortalidad en pacientes de COVID-19 en el Perú aplicando redes neuronales recurrentes

Mensaje por fernespil » 12 Ago 2022, 19:19

Integrante:
    Espinoza León, José Fernando


    La COVID-19 es una enfermedad infecciosa internacional provocada por una cepa de coronavirus nunca antes identificada. La pandemia por el SARS-CoV-2 está cambiando paradigmas en el control y el manejo de las enfermedades infecciosas. La investigación se basa en fuentes de datos a nivel nacional por parte del Ministerio de Salud (MINSA) focalizando en los pacientes con diagnostico positivo y que fueron hospitalizados con el objetivo de analizar y poder predecir el grado de mortalidad en los casos de todas las personas que fueron contagiadas y estuvieron hospitalizados sí mismo se hará énfasis en los pacientes con Covid-19 que estuvieron en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI).

    Para la investigación se utilizará Redes Neuronales Recurrentes del tipo LSTM así mismo las diversas técnicas actuales de Machine Learning y Deep Learning para lo cual se usará Weka para analizar diferentes modelos matemáticos con el objetivo de encontrar el algoritmo adecuado que permita predecir los casos de mortalidad por Covid-19 en el Perú con el fin que se conozcan estas cifras y permita reducir la tasa de muertes a causa de este tipo de virus que nos ha tocado vivir en esta pandemia.

    Github: https://github.com/jose-testing/IA-UNI
    Adjuntos
    covid_train.csv
    (5.81 KiB) Descargado 31 veces
    covid_test.csv
    (148 Bytes) Descargado 41 veces
    Uci-No-Uci.xlsx
    (8.07 KiB) Descargado 40 veces
    sexo_pacientes.xlsx
    (8.12 KiB) Descargado 41 veces
    Fallecidos-Covid-SERIE-DE-TIEMPO-FINAL.xlsx
    (22 KiB) Descargado 29 veces
    Fallecidos-Covid-SERIE-DE-TIEMPO-FINAL.csv
    (12.2 KiB) Descargado 34 veces
    covid_train.xlsx
    (19.1 KiB) Descargado 38 veces
    covid_test.xlsx
    (13.64 KiB) Descargado 37 veces
    Predicción de mortalidad en pacientes de COVID-1-Final.pptx
    (4.79 MiB) Descargado 42 veces


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