Modelo de análisis predictivo para mejorar el control de trastornos alimenticios en adolescentes de Lima Metropolitana basado en Machine Learning

Abstract

El presente documento presenta un modelo de análisis predictivo de trastornos alimenticios en adolescentes de Lima Metropolitana, basado en Machine Learning. Se aborda la problemática mediante la identificación de patrones y tendencias durante la recolección y análisis de datos, empleando algoritmos y técnicas de aprendizaje para mejorar la precisión predictiva. Los objetivos del proyecto incluyen el análisis del problema, diseño del modelo, validación mediante pruebas con expertos, y la creación de un plan de continuidad, abarcando medidas preventivas, seguridad de información, planes de contingencia y responsabilidades del equipo. La gestión del proyecto se enfoca en definir inclusiones y exclusiones para establecer un alcance claro, así como en la creación de planes que abordan calidad, costos, requerimientos, comunicaciones, recursos, riesgos y alcance. Se subraya la importancia de la identificación de recursos y requerimientos para el desarrollo e implementación del modelo, con fechas límite que aseguren el logro de los objetivos. El modelo no solo busca prevenir trastornos alimenticios para mejorar la calidad de vida de los adolescentes, sino que también se plantea como un recurso y soporte valioso para centros médicos especializados en psicología.

This paper presents a predictive analysis model of eating disorders in adolescents in Metropolitan Lima, based on Machine Learning. It addresses the problem by identifying patterns and trends during data collection and analysis, using algorithms and learning techniques to improve predictive accuracy. Project objectives include problem analysis, model design, validation through expert testing, and the creation of a continuity plan, covering preventive measures, information security, contingency plans and team responsibilities. Project management focuses on defining inclusions and exclusions to establish a clear scope, as well as creating plans that address quality, costs, requirements, communications, resources, risks and scope. The importance of identifying resources and requirements for the development and implementation of the model, with deadlines to ensure that objectives are achieved, is stressed. The model not only seeks to prevent eating disorders to improve the quality of life of adolescents, but is also intended as a valuable resource and support for medical centers specializing in psychology.