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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21210
Título : | Análisis del comportamiento de datos médicos de COVID -19 mediante inteligencia artificial. |
Autor : | Hernández Aparicio, Roberto Carlos Santiago Díaz, María del Carmen Zenteno Vázquez, Ana Claudia Pérez Marcial, Judith Rubín Linares, Gustavo Trinidad |
Palabras claves : | COVID-19;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;SELECCIÓN MÚLTIPLE;ÁRBOL DE DECISIÓN;ARTIFICIAL INTELLIGENCE;MULTIPLE CHOICE;DECISION TREE |
Fecha de publicación : | 1-mar-2024 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Abstract : | The COVID-19 pandemic has generated a global health crisis, and having tools that allow the disease to be efficiently managed is of vital importance. In this context, artificial intelligence offers a unique opportunity to analyze large volumes of medical data and obtain valuable information that can contribute to medical decision-making and improve management of the pandemic. In this work, artificial intelligence techniques are applied to model the results obtained from COVID-19 databases in Mexico. |
Resumen : | La pandemia del COVID-19 ha generado una crisis sanitaria a nivel mundial, y contar con herramientas que permitan gestionar eficientemente la enfermedad es de vital importancia. En este contexto, la inteligencia artificial ofrece una oportunidad única para analizar grandes volúmenes de datos médicos y obtener información valiosa que pueda contribuir a la toma de decisiones médicas y mejorar la gestión de la pandemia. En este trabajo se aplican técnicas de inteligencia artificial para modelar los resultados obtenidos a partir de bases de datos en México de COVID- 19. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21210 |
Aparece en las colecciones: | 2024 Vol. 6 (julio - diciembre 2024) |
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