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Maestría en Ciencias de Datos

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https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/7789

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Browsing Maestría en Ciencias de Datos by Author "Erazo Moreta, Orlando Ramiro"

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    Modelo predictivo de desnutrición infantil en el Ecuador: distrito zona 5
    (Quevedo: UTEQ, 2024) Carrión González, Angélica Neomí; Erazo Moreta, Orlando Ramiro
    En Ecuador, la desnutrición infantil se ha convertido en un desafío en el área de salud pública, marcando el desarrollo de los niños. Esta incidencia no solo afecta en lo físico sino también en lo cognitivo, emocional y social, siendo una desventaja para el ciclo de su vida. La implementación de programas sociales y el disponer de herramientas para combatir el aumento, la evaluación de factores y la predicción de la desnutrición infantil han sido un reto para las autoridades del país. Ante esta situación, este trabajo persigue disponer de un modelo que ayude en la predicción de la desnutrición infantil, centrándose en una zona concreta de Ecuador, la zona 5 (Santa Elena, Guayas, Los Ríos, Galápagos). Para ello, se empleó una base de datos otorgada por el Ministerio de Salud Pública que incluye registros de pacientes infantiles de 2021 y 2022. La recolección, unificación de datos, limpieza, tratamiento de valores perdidos y normalización de variables están entre las técnicas utilizadas en el estudio. Para disponer del modelo se utilizaron algoritmos de Aprendizaje Automático como regresión logística, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Árbol de clasificación y XGBoost. Los resultados indican que XGBoost tiene la mayor precisión en la predicción de la desnutrición infantil. Los indicadores clave como edad, peso, talla e índice de masa corporal fueron identificados a través del análisis de los datos; estos son esenciales para evaluar el estado nutricional de los niños. El modelo obtenido ha demostrado ser una herramienta útil para identificar la desnutrición temprana, lo que ayudaría en la implementación de intervenciones preventivas y terapéuticas más efectivas