Browsing by Author "Gavilanez Ocampo, Jimmy Byron"

0-9ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    ItemOpen Access
    Caracterización de defunciones hospitalarias por problemas cardiacos en Ecuador, usando técnicas de ciencia de datos
    (PUCE - Quito, 2025) Gavilanez Ocampo, Jimmy Byron; Ortíz Navarrete, Miguel Dimitri
    La finalidad de este proyecto es aplicar técnicas de ciencia de datos que permitan analizar el comportamiento de las defunciones hospitalarias por problemas cardiacos en Ecuador mediante el uso de series temporales y técnicas de clusterización. La información para realizar este análisis se obtuvo de los egresos hospitalarios recopilada y proporcionada por el INEC en formato csv, para la preparación de la data y elaboración de los respectivos modelos se utilizó la metodología CRISP-DM con su respectivo proceso. Para la aplicación de las series temporales se usó el método de Holt con tendencia, el método multiplicativo de Holt Winters, ARIMA y SARIMA, además se emplea la técnica de clusterización k modes, para identificar patrones, además en series temporales se usó algunas técnicas de evaluación como el MSE, RMSE, MAE y MAPE, mientras que para la técnica de k-modes se utilizó el Silhouette Score. Los algoritmos fueron desarrollados en Python en Jupyter Notebook, a partir de la evaluación de los modelos realizados se concluyó que el mejor método para predecir las defunciones por problemas cardiacos es el método multiplicativo de Holt Winters, además el análisis de clusterización con Silhouette Score se determinó que el mejor número de clústeres es 3 los cuales comprenden cada uno con sus características considerables como los grupos de edad, el género, y demás características demográficas. Este análisis sirve de insumo para las autoridades sanitarias del país para diseñar programas de salud pública centrados en la prevención, detección temprana y manejo de afecciones relacionadas con las defunciones por problemas cardiacos, además, las entidades encargadas de esto podrían explorar métodos como el análisis de cohortes, redes neuronales o modelos de predicción basados en aprendizaje automático, permitiendo una respuesta más precisa a las problemáticas de salud en Ecuador.