Aplicación de analítica de datos para predicción de infección respiratoria aguda en Colombia (2019)
En la siguiente tesis de maestría se documenta el proceso y las consideraciones tenidas en cuenta para el pronóstico de infección respiratoria aguda en Colombia, como una de las enfermedades frecuentes en la población, y que puede en casos graves conllevar a la muerte. A partir del problema, la estrategia analítica planteada consiste en la identificación de fuentes de datos relacionadas con la IRA, el uso de técnicas de minería de datos para el pronóstico, y análisis de resultados. Las fuentes de datos utilizadas fueron: número de casos de IRA, información climática de temperatura, humedad y precipitación, y frecuencia de búsqueda de palabras en Google. Las técnicas de minería de datos empleadas en el pronóstico fueron: regresión lineal múltiple, LASSO (least absolute shrinkage and selection operator, por sus siglas en inglés) y redes neuronales perceptrón multicapa, también conocidas y mencionadas como MLP. Parte de los resultados indicaron pronósticos entre 6,44% y 19,54% de error, teniendo en cuenta MAPE. Dependiendo del departamento, hubo buen desempeño de los modelos que utilizaron solo la variable histórica de la enfermedad o la combinación entre la variable histórica de IRA, clima y tendencias de Google.