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dc.contributor.authorGETIAL MUÑOZ, STEVEN ALEXANDER
dc.contributor.authorTOBAR GETIAL, JHAN CARLOS
dc.date.accessioned2023-11-15T16:39:24Z
dc.date.available2023-11-15T16:39:24Z
dc.date.issued2023-11-24
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12276/1540
dc.description.abstractEl 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.isoeses
dc.publisherAUNARes
dc.subjectInternet de las cosas (IoT)es
dc.subjectmachine learning,es
dc.subjectrandom forestes
dc.titleANÁLISIS Y CLASIFICACIÓN DE DATOS GENERADOS POR IOT ORIENTADO A LA PREVENCIÓN DE LOS RIESGOS EN LA SALUD MATERNA UTILIZANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNINGes
dc.typeThesises
dc.clasificacionI.I.C.57es


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