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dc.contributor.advisorChumpitaz Avendaño, Max Raúl
dc.contributor.authorOrdóñez Barrios, Diego Alberto*
dc.contributor.authorVizcarra Infantes, Erick Raphael*
dc.date.accessioned2018-10-15T17:14:10Z
dc.date.available2018-10-15T17:14:10Z
dc.date.issued2018-07-31
dc.identifier.citation[1] D. Alberto, O. Barrios, E. Raphael, V. Infantes, C. Avendaño, and M. Raul, “Modelo Predictivo para el diagnóstico de la Diabetes Mellitus Tipo 2 soportado por SAP Predictive Analytics Resumen Ejecutivo,” Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2018. doi:10.19083/tesis/624417es_PE
dc.identifier.doi10.19083/tesis/624417es_PE
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/624417
dc.description.abstractEl presente proyecto se centra en el desarrollo de un modelo predictivo que permite pronosticar el diagnóstico de la diabetes mellitus tipo 2, siendo soportado por la herramienta SAP Predictive Analytics. Tiene como propósito el definir un modelo predictivo cuya implementación permita la optimización del proceso de diagnóstico de la Diabetes Mellitus tipo 2, además permitiendo que el resultado pueda brindar indicios sobre las acciones que una institución prestadora de servicios de cobertura de salud (tanto pública como privada) puede tomar por cada paciente en beneficio del mismo. Para lograr el propósito del proyecto, se ha realizado una investigación donde hemos alineado las 10 metas mundiales planteadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS) a las 4 agrupaciones de enfermedades crónicas de mayor impacto económico, con lo que se ha identificado a la diabetes como la enfermedad crónica de mayor impacto para el Perú debido al creciente factor de incidencia en el país, causado principalmente por serias deficiencias en las costumbres diarias de alimentación y ejercicio en la población peruana, además de ser una enfermedad cuya propagación es alta en países en vías de desarrollo como el Perú debido a que no es mitigada adecuadamente por falta de prevención, desconocimiento o por motivos tan diversos como los económicos. Seguidamente, se realiza un benchmarking de herramientas de Predictive Analytics y las capacidades disponibles de las mismas para identificar cuál de ellas brinda el mejor soporte al modelo predictivo planteado, según el contexto identificado.en_US
dc.description.abstractThe project is focused on the development of a predictive model that enables prediction of the development of type 2 diabetes mellitus supported by SAP Predictive Analytics. Its main purpose is the definition of a predictive model that allows institutions that offer health coverage (both public and private) to optimize their diagnostic process and also enables the use of the prediction result in order to determine which actions could be taken, based on medical recommendations, on behalf of the patients benefit. To achieve the purpose of the project, an investigation has been done where there was an alignment between the 4 main chronic diseases based on their economic impact and the 10 global goals set by the World Health Organization, identifying diabetes as the chronic disease of the biggest impact for Peru due to the growing incidence factor in the country, caused mainly because of serious deficiencies in daily nutritional habits and a lack of workout culture, along with being a disease that has the most incidence in developing countries such as Peru since it is not mitigated accordingly because of lack of prevention, knowledge or economic motives. There has also been a benchmarking of Predictive Analytics tools in order to see which one complies the best with the requirements of both the chronic disease and the Peruvian context.en_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.formatapplication/epuben_US
dc.formatapplication/msworden_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectAdministración de proyectos informáticosen_US
dc.subjectServicios de saluden_US
dc.subjectAuto classification algorithmen_US
dc.subjectDiabetes mellitusen_US
dc.subjectPredictive analyticsen_US
dc.subjectDiagnosisen_US
dc.subjectOptimizationen_US
dc.subjectIngeniería de Sistemas de Informaciónen_US
dc.titleModelo Predictivo para el diagnóstico de la Diabetes Mellitus Tipo 2 soportado por SAP Predictive Analyticsen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelLicenciaturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas de Informaciónes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de sistemas de informaciónes_PE
refterms.dateFOA2018-10-15T17:14:10Z
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.otherTesises_PE


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