Regresar

Análisis de redes neuronales como método de validación para predecir la efectividad de un modelo estadístico de series de tiempo en pacientes con Covid-19.

Abstract:

El objetivo del presente proyecto es predecir el número de casos de contagios y muertes por covid-19 mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial con la finalidad de validar la efectividad de un modelo estadístico y contrarrestar el congestionamiento en el área de salud dentro del territorio ecuatoriano, debido a la aparición de un nuevo virus llamado covid-19 descubierto en la ciudad Wuhan en el país de China a finales del 2019 siendo este de rápida propagación ocasionando consecuencias graves en los sistemas de salud y crisis sanitarias a nivel mundial, llegando a tener millones de casos de contagios y muertes teniendo un gran y drástico impacto en varios aspectos de la vida humana siendo el factor más importante el área de salud por lo que se aplicaron técnicas de Redes Neuronales. Para aplicar aquellos modelos primeramente se procedió a recoger los datos históricos a través de sitios web del estado ecuatoriano acerca de los contagios y muertes registrados diariamente obteniendo un total de 497 registros los cuales se procesaron mediante la técnica de método estadísticos de series de tiempo y posteriormente en los modelos de redes neuronales para la generación de la pbkp_redicción y validación del método estadístico, los resultados obtenidos de cada una de las redes neuronales obtienen pronósticos factibles que se acercan bastante a los valores reales. Las principales conclusiones muestran que las técnicas aplicadas en este proyecto son eficientes al momento de predecir el número de casos en contagios y muerte por covid-19 en base a datos históricos y que el uso de las redes neuronales resulta muy útil para resolver diversos problemas pbkp_redictivos.