Modelo de predicción de enfermedades ocupacionales utilizando técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos
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Resumen
El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un modelo de predicción de enfermedades ocupacionales mediante la utilización de técnicas de Aprendizaje Automático y análisis de datos. Este trabajo se centra en el análisis de datos de exámenes de sangre y diagnósticos médicos clasificados con la Codificación Internacional de Enfermedades CIE 10ª edición. El modelo pretende ser una herramienta que permita analizar los datos y generar conocimiento para la toma de decisiones.Para el desarrollo de este trabajo se utilizó la metodología CRISP-DM, comprendiendo las necesidades del área de salud ocupacional y los datos de los que disponen, preparando los datos para finalmente generar y evaluar el modelo. Los algoritmos que se utilizaron para este trabajo fueron Bosques Aleatorios y el Máquina de vectores de soporte (SVM). El desarrollo se realizó con Python utilizando Jupyter Notebook y las librerías Pandas, Sklearn, Numpy, etc.
