Herramienta para la identificación de factores de riesgo en el desarrollo neuromotor y la obesidad en bebés prematuros

Este proyecto surge de la necesidad de ofrecer a los neonatólogos herramientas más precisas y eficaces para enfrentar los desafíos del desarrollo neonatal en bebés prematuros, a quienes se les aplica el método canguro. Utilizando los datos recopilados por la Fundación Canguro, que documentan el desa...

Full description

Autores:
Vargas Prada, David Santiago
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75332
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/1992/75332
Palabra clave:
Bebé Canguro
Machine Learning
Árbol de decisión
Neonatologia
Edad Corregida
Clasificador
Ingeniería
Rights
openAccess
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description Este proyecto surge de la necesidad de ofrecer a los neonatólogos herramientas más precisas y eficaces para enfrentar los desafíos del desarrollo neonatal en bebés prematuros, a quienes se les aplica el método canguro. Utilizando los datos recopilados por la Fundación Canguro, que documentan el desarrollo desde el nacimiento hasta los 12 meses de edad corregida, se busca perfeccionar un clasificador existente para hacerlo más exacto, identificando y validando variables clave. Además, se propone el desarrollo de un sistema automatizado que, en su primera fase, se enfoca en la identificación de riesgos de obesidad, contribuyendo así a la detección de factores críticos para la salud neonatal. Se espera que las herramientas resultantes sean accesibles y fáciles de usar para los profesionales de la salud, mejorando la prevención y tratamiento de enfermedades en estos bebés.
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