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Implementación de un sistema inteligente utilizando un modelo de redes neuronales artificiales para el pronóstico de enfermedades Gineco-Obstétricas recurrentes en el Hospital Provincial Belén – Lambayeque
Chirinos Mundaca, Carlos Alberto
2013
Universidad Señor de Sipán
En el ámbito del sector de Salud, se ha planteado la “Implementación de un Sistema Inteligente utilizando un modelo de Redes Neuronales Artificiales para el pronóstico de enfermedades Gineco-Obstétricas recurrentes en el Hospital Provincial Belén – Lambayeque”, en un determinado periodo, debido a que este pronóstico no se realiza adecuadamente. Este informe de investigación pretende dar a conocer el diseño de una Red Neuronal Artificial (RNA) adecuada para llevar acabo pronósticos de las enfermedades más recurrentes en el área Gineco-Obstétrica, para el cual utilizamos la Red Neuronal Artificial teniendo como arquitectura Mapas de Kohonen, específicamente el Modelo de Organizing Map (SOM) y una topología Estrella la que se encarga de agrupar los datos. La RNA implementada tiene dos capas una capa de entrada y otra de salida, la capa de entrada está conformada por la cantidad de pacientes que se registraron durante los 6 últimos años según las 12 enfermedades a estudiar (datos históricos) y la salida está conformada por los resultados que nos muestra la red neuronal Kohonen después de ser entrenada (pronósticos esperados según la enfermedad). Para realizar esta investigación se tuvo que realizar un estudio, primero exploratorio y luego documentado, que ha permitido formular el problema de investigación y plantear los objetivos a desarrollar siendo la investigación de tipo Tecnológica Aplicada – Experimental, se usó como método de recolección de información la entrevista y análisis documental. El sistema inteligente para pronósticos se desarrolló en el lenguaje Java utilizando el entorno de desarrollo integrado (IDE) NetBeans, con una conexión a un motor de base de datos SQL Server 2008. Después del entrenamiento de la red neuronal y realizar los pronósticos, se llevó acabo las pruebas, donde se concluye que la aplicación es más viable a comparación de los cuadros estadísticos utilizados anteriormente, ya que la aplicación inteligente les muestra mejores aciertos con la realidad, además ayuda a minimizar al obtener resultados con el tiempo.

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