Aplicación de redes neuronales para la clasificación de los niveles de tensión arterial en pacientes de Ocaña – Norte de Santander

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i41.2415

Palabras clave:

Modelo, Neurona, Nivel, Red, Tensión

Resumen

El objetivo de esta investigación es modelar el comportamiento de la tensión arterial teniendo en cuenta dos factores como edad y género en pacientes de la ciudad de Ocaña – Norte de Santander. Para el desarrollo del proyecto se tienen en cuenta las etapas fundamentales del análisis de datos: adecuación de la base de datos, análisis exploratorio, comprobación de modelos de inteligencia artificial con redes neuronales clasificatorias; el carácter de la investigación es exploratoria con un enfoque cuantitativo y diseño no experimental. Se probaron varios modelos de redes neuronales con diferentes números de capas ocultas y cantidad de neuronas; se encontró que el modelo con mayor precisión era con dos capas ocultas de 100 neuronas cada una, lo que lograba una precisión de 87%. En conclusión, se pudo determinar un modelo de redes neuronales que, con las características de género y edad, más tensión diastólica y sistólica, puede clasificar al paciente en los niveles hipotensión, hipertensión, normal, optima, hipertensión sistólica o detectar alguna anomalía.

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Publicado

2023-07-28 — Actualizado el 2023-05-09

Versiones

Cómo citar

Sánchez Mojica, K. Y., Fernández Gualdron, A., Suarez Gutierrez, E., & Neira Díaz, J. A. (2023). Aplicación de redes neuronales para la clasificación de los niveles de tensión arterial en pacientes de Ocaña – Norte de Santander. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 1(41), 36–41. https://doi.org/10.24054/rcta.v1i41.2415 (Original work published 28 de julio de 2023)

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