Concientización sobre la obesidad en Latinoamérica en los centros de salud utilizando un árbol de decisión

Palabras clave: Inteligencia Artificial, obesidad, árbol de decisión, entropía

Resumen

El presente documento busca concientizar acerca de la obesidad localizada en Latinoamérica y sus centros de salud, incitando a reducir la obesidad en la población, tomando como herramienta un software que a partir de los datos tomados en la investigación pueda determinar  los niveles de obesidad en un paciente utilizando técnicas relacionadas a la Inteligencia Artificial donde el modelo aplicado a los datos se puede observar cuales son las personas con un mayor grado de obesidad  y analizar sus respectivas causas.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.
Citas

. Miguel Soca, P. y Niño Peña, A., 2009. Consecuencias de la obesidad . [en línea] Scielo.sld.cu. Disponible en: <http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1024-94352009001000006> [Consultado el 25 de junio de 2022].

. Martínez Gárate, I., Valdés del Olmo, L., Bayona González, A. y Martínez Castellanos, J., 2021. Relación entre la obesidad y el estrés laboral: una revisión sistemática . [en línea] scielo.isciii. Disponible en: <https://scielo.isciii.es/scielo.php?pid=S0465-546X2021000200112&script=sci_arttext&tlng=pt> [Consultado el 25 de junio de 2022].

. Bouharati S. et. al.,2012, Prevention of Obesity using Artificial Intelligence Techniques. International Journal of Science and Engineering Investigations. vol. 1, num. 9.

. Marmett, B., Böek Carvalhoa, R., Santos Fortesb, M., Cazellab, S., 2017. Artificial Intelligence technologies to manage obesity. vol. 30, num. 2. (2018). pag. 73-79. DOI: https://doi.org/10.14295/vittalle.v30i2.7654

. Parvez Hossain, Bisher Kawar, Meguid El Nahas. Obesity and Diabetes in the Developing World. A Growing Challenge. New Engl J Med 2007; 356: 213- 215

. Global Strategy on Diet, Physical Activity and Health [Internet]. OMS Organización Mundial de la Salud. 2017. [Citado 12 noviembre 2017]. Recuperado a partir de: http://www.who.int/dietphysicalactivity/goals/en/

. Juan A Rivera, Simón Barquera, Fabricio Campirano, Ismael Campos, Margarita Safdie, Víctor Tovar. Epidemiological and nutritional transition in Mexico: rapid increase of non-communicable chronic diseases and obesity. Public Health Nutrition 2002; 5(1A): 113-122

. Aguirre B. H., García T. J. F., Vázquez H. M. C., Alvarado A. M., Romero Z. H. Panorama general y programas de protección de seguridad alimentaria en México. Rev. Méd Electrón [Internet]. 2017 [citado:12-noviembre-2017]; 39 Supl 1: S741-749. Recuperado a partir de: http://www.revmedicaelectronica.sld.cu/index.php/rme/article/view/2124/3525

. Gardi, P., Gonzalo, L. y Medina, J. 2019. Hábitos alimentarios y su relación con la obesidad en adolescentes. [Tesis de Licenciado en Nutrición Humana]. Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle

. Álvarez, N. 2019. ALIMENTACIÓN Y SALUD: LA OBESIDAD COMO FACTOR DE RIESGO, Volumen II. Número 17. Recuperado a partir de: https://www.npunto.es/revista/17/alimentacion-y-salud-la-obesidad-como-factor-de-riesgo

. Chew, H., Ang, W., & Lau, Y. 2021. The potential of artificial intelligence in enhancing adult weight loss: a scoping review. Public health nutrition, 24(8), 1993–2020. https://doi.org/10.1017/S1368980021000598

. Herrera, D. 2016. Hábitos Alimentarios y su Relación con el Sobrepeso y Obesidad en Adolescentes en la Unidad Educativa Julio María Matovelle en el año 2016. Pontificia Universidad Católica del Ecuador. Recuperado a partir de: https://core.ac.uk/download/pdf/143442581.pdf

Recibido: 2023-10-29
Aceptado: 2024-01-04
Publicado: 2024-03-30
Cómo citar
[1]
D. M. Chuctaya Ruiz, L. P. Condori Villalba, G. W. Ramos Ticona, y E. C. Santos Adilson, «Concientización sobre la obesidad en Latinoamérica en los centros de salud utilizando un árbol de decisión», Innov. softw., vol. 5, n.º 1, pp. 81-93, mar. 2024.
Sección
Artículos originales