MODELO SUPERVISADO PREDICTIVO QUE CALCULA EL RIESGO DE COMPLICACIÓN RESPIRATORIA EN CHOFERES QUE TUVIERON COVID

[jaimeflorespalomino]

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.