dc.contributor.author | GETIAL MUÑOZ, STEVEN ALEXANDER | |
dc.contributor.author | TOBAR GETIAL, JHAN CARLOS | |
dc.date.accessioned | 2023-11-15T16:39:24Z | |
dc.date.available | 2023-11-15T16:39:24Z | |
dc.date.issued | 2023-11-24 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12276/1540 | |
dc.description.abstract | El problema que aborda este proyecto se centra en los riesgos de la salud materna en
mujeres embarazadas. A pesar de los avances en la atención médica, las tasas de
morbilidad y mortalidad materna en el país siguen siendo preocupantemente altas[3],
La salud materna sigue siendo una preocupación primordial en muchos países en
desarrollo ya que factores socioeconómicos, culturales y limitaciones en el acceso a
servicios de salud también contribuyen a esta situación, lo que exige una atención
especial para comprender y minimizar los riesgos asociados con el embarazo, donde
factores socioeconómicos y culturales pueden dificultar el acceso a una atencion
medica adecuada durante el embarazo, lo que exige una atencion especial para
comprender y minimizar los riesgos asociados con el embarzazo. | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | AUNAR | es |
dc.subject | Internet de las cosas (IoT) | es |
dc.subject | machine learning, | es |
dc.subject | random forest | es |
dc.title | ANÁLISIS Y CLASIFICACIÓN DE DATOS GENERADOS POR IOT ORIENTADO A LA PREVENCIÓN DE LOS RIESGOS EN LA SALUD MATERNA UTILIZANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING | es |
dc.type | Thesis | es |
dc.clasificacion | I.I.C.57 | es |