Clasificación de la desnutrición e inseguridad alimentaria en población infantil de los hogares del departamento de Antioquia, Colombia: un enfoque utilizando aprendizaje automático

RESUMEN : La problemática de la desnutrición y la inseguridad alimentaria ha sido abordada desde diversos contextos: escolares, territoriales, sociodemográficos, y por medio de programas sociales. Así mismo, se han utilizado técnicas de análisis estadístico y predictivo para comprender los factores más relacionados con la problemática. En este artículo se presenta una estrategia para la construcción de bases de datos y se propone un modelo de machine learning capaz de clasificar la incidencia de desnutrición aguda en población menor de 5 años y la prevalencia de inseguridad alimentaria en los hogares del departamento de Antioquia. El modelo ha sido entrenado a partir de 67 indicadores recopilados por la Secretaría Seccional de Salud y Protección Social de Antioquia. Se trabajó con métricas comunes como: Accuracy, área bajo la curva ROC (AUC), recall, precisión, F1-Score, coeficiente kappa, Coeficiente de Correlación de Matthews (MCC) y matriz de confusión. Se compararon 16 modelos diferentes para cada indicador; entre los cuales el Random Forest Classifier presentó la mayor precisión. Luego, se realizó el tuning de este modelo para cada indicador, obteniendo un ROC de 84% para el indicador de inseguridad alimentaria y 79% para desnutrición infantil.

• Autores: Hincapié Arango, Huberth Rolando; Gutiérrez Cano, Yeisson Alejandro
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/40422
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/40422
• Palabra clave: Inseguridad alimentaria; Food Insecurity; Aprendizaje automático (inteligencia artificial); Machine learning; Desnutrición; Malnutrition; Política pública; Public policies; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_c76a4cba; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000084884
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/