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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21210
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Hernández Aparicio, Roberto Carlos | - |
dc.contributor.author | Santiago Díaz, María del Carmen | - |
dc.contributor.author | Zenteno Vázquez, Ana Claudia | - |
dc.contributor.author | Pérez Marcial, Judith | - |
dc.contributor.author | Rubín Linares, Gustavo Trinidad | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-23T20:27:43Z | - |
dc.date.available | 2024-05-23T20:27:43Z | - |
dc.date.issued | 2024-03-01 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21210 | - |
dc.description | 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. | es_ES |
dc.description.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. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.subject | COVID-19 | es_ES |
dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | es_ES |
dc.subject | SELECCIÓN MÚLTIPLE | es_ES |
dc.subject | ÁRBOL DE DECISIÓN | es_ES |
dc.subject | ARTIFICIAL INTELLIGENCE | en |
dc.subject | MULTIPLE CHOICE | en |
dc.subject | DECISION TREE | en |
dc.title | Análisis del comportamiento de datos médicos de COVID -19 mediante inteligencia artificial. | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | es_ES |
Aparece en las colecciones: | 2024 Vol. 6 (julio - diciembre 2024) |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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