Indira Agramonte Mayhua  
Universidad Nacional de San Agustín.  
Arequipa, Perú.  
Alex Chaco Huamani  
Universidad Nacional de San Agustín.  
Arequipa, Perú.  
iagramontem@unsa.edu.pe  
achacohu@unsa.edu.pe  
Alexander Valdiviezo Tovar  
Universidad Nacional de San Agustín.  
Arequipa, Perú.  
Melody Ramos Challa  
Universidad Nacional de San Agustín.  
Arequipa, Perú.  
avaldiviezot@unsa.edu.pe  
mramoschal@unsa.edu.pe  
ARK: ark:/42411/s9/a69  
PURL: 42411/s9/a69  
RECIBIDO 22/05/2022 ● ACEPTADO 14/06/2022 ● PUBLICADO 30/09/2022  
RESUMEN  
Uno de los problemas más comunes en los niños que no son correctamente alimentados es la  
anemia. La deficiencia de hierro es perjudicial para los menores, pues impide que realicen sus  
actividades diarias por el cansancio extremo y fatiga. Debido a esta situación, el Estado peruano  
ha intentado disminuir el nivel de prevalencia de anemia a nivel nacional con campañas médicas  
en diferentes regiones, pese a ello, localidades como Caylloma en Arequipa aún mantienen un  
alto porcentaje de infantes anémicos, para ello se desarrolló una implementación mediante  
Árboles de Decisión con el lenguaje Python para poder determinar si un niño tiene anemia en  
base a los datos proporcionados.  
Palabras claves: Árbol de decisión, anemia, inteligencia artificial.  
ABSTRACT  
Anemia is one of the most common problems in children who are not adequately fed. Iron  
deficiency harms minors as it prevents them from carrying out their daily activities due to extreme  
REVISTA INNOVACIÓN Y SOFTWARE  
VOL 3 Nº 2 Septiembre - Febrero 2022 ISSN Nº 2708-0935  
tiredness and fatigue. Due to this situation, the Peruvian State has tried to reduce the level of  
prevalence of anemia at the national level with medical campaigns in different regions; despite  
this, localities such as Caylloma in Arequipa still maintain a high percentage of anemic infants,  
for which an implementation through Decision Trees with the python language to be able to  
determine if a child has anemia based on the data provided.  
Keywords: Decision tree, anemia, artificial intelligence.  
INTRODUCCIÓN  
Uno de los mayores problemas de salud pública en el mundo asociado al incremento de índices  
de morbilidad y mortalidad, es la anemia [1]; según la OMS (Organización Mundial de la Salud)  
en el año 2020 la anemia afectó en todo el mundo a 1620 millones de personas, lo que  
representaría al 24,8% de la población, mientras que, la máxima prevalencia se da en los niños  
en edad preescolar con 47,4% [2].  
En nuestro país muchas mujeres gestantes y niños hasta los 11 años de edad mueren debido a  
tardíos diagnósticos por parte de los médicos siendo familias del sector rural los más afectados,  
esto debido a deficiencias nutricionales, bajos ingresos familiares, bajo nivel educativo, políticas  
de salud centralistas y al bajo financiamiento destinado por parte del estado peruano [3].  
Realizar diagnósticos en niños no es una tarea fácil, no sólo basta con saber si un niño presenta  
anemia o no, sino también conocer el grado de afección; dato que podría ser determinante en la  
evaluación de futuras complicaciones en el paciente [4]. Por otro lado, existen diferentes  
indicadores para realizar tales diagnósticos los más comunes son talla, peso, niveles de  
hemoglobina, frecuencia cardíaca entre otros lo que permite evaluar la condición en la que se  
encuentra un individuo frente a esta enfermedad [5]. Otro factor importante a considerar también  
es la ubicación geográfica, en nuestro país la media de niveles de hemoglobina en regiones de la  
sierra es mayor que en las regiones de la costa.  
Tomando en cuenta lo anteriormente descrito, en este artículo se pretende desarrollar un Árbol  
de decisión, basado en un sistema de información del estado nutricional de niños del Perú  
proporcionada por el Instituto Nacional de Salud con el fin de conocer el diagnóstico de anemia  
en niños pertenecientes a la región de Arequipa, de esta manera también anticipar el nivel de  
afección con una precisión aceptable [6]. En ese sentido nos basamos en el Sistema de  
Información del Estado Nutricional (SIEN) que fue implementado por el Instituto Nacional de  
Salud - Centro Nacional de Alimentación y Nutrición (INS/CENAN) [7] con el fin de obtener un  
diagnóstico de anemia en niños menores a 11 años en la ciudad de Arequipa ya que dicho sistema  
realiza un proceso continuo y sistemático que registra, procesa, reporta y analiza información del  
estado nutricional de niños menores de cinco años y mujeres gestantes que acuden a  
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