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    <subfield code="a">Desarrollo de un modelo de clasificaci&#xF3;n basado en machine learning para la predicci&#xF3;n de diabetes tipo II /</subfield>
    <subfield code="c">Camilo Andr&#xE9;s Guzm&#xE1;n Martelo; Gabriel Mel&#xE9;ndez de &#xC1;vila; Cantillo Rafael Zambrano Berrio; Asesor: Jorge Manuel Barrios S&#xE1;nchez.</subfield>
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    <subfield code="a">Cartagena de Indias :</subfield>
    <subfield code="b">Corporaci&#xF3;n Universitaria Rafael Nu&#xF1;ez,</subfield>
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    <subfield code="a">42 hojas.</subfield>
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    <subfield code="a">Trabajo de grado  (Tecnologo en sistemas de informaci&#xF3;n y software). Corporaci&#xF3;n Universitaria Rafael Nu&#xF1;ez. Facultad de ingenieria de sistema. Tecnologia en sistema de informaci&#xF3;n y software, 2025.</subfield>
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    <subfield code="a">"La diabetes tipo II representa un desaf&#xED;o de salud p&#xFA;blica creciente a nivel mundial, caracterizada por la resistencia a la insulina y el aumento de los niveles de glucosa en sangre. Su detecci&#xF3;n temprana es crucial para implementar intervenciones que permitan mitigar complicaciones a largo plazo, como enfermedades cardiovasculares, da&#xF1;o renal y neuropat&#xED;as. Los m&#xE9;todos tradicionales de diagn&#xF3;stico a menudo se ven limitados por la sutileza de los s&#xED;ntomas iniciales, lo que subraya la necesidad de herramientas de prediccin m&#xE1;s precisas y eficientes. En este contexto, el Machine Learning emerge como una alternativa prometedora para analizar grandes vol&#xFA;menes de datos cl&#xED;nicos e identificar patrones complejos que podran pasar desapercibidos por los enfoques convencionales. Este proyecto de investigaci&#xF3;n se propone desarrollar y comparar modelos de clasificaci&#xF3;n basados en algoritmos de Machine Learning, espec&#xED;ficamente Support Vector Machines (SVM), Random Forest y Redes Neuronales, para predecir el riesgo de desarrollar diabetes tipo II.."</subfield>
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    <subfield code="a">Sistemas de informaci&#xF3;n y software</subfield>
    <subfield code="x">Tesis y disertaciones academicas.</subfield>
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    <subfield code="a">Mel&#xE9;ndez de &#xC1;vila, Gabriel.</subfield>
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    <subfield code="a">Zambrano Berrio, Cantillo Rafael.</subfield>
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    <subfield code="a">Barrios S&#xE1;nchez, Jorge Manuel ,</subfield>
    <subfield code="e">asesor.</subfield>
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    <subfield code="z">Click aqui para ver el recurso en texto completo</subfield>
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