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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1377| Title: | Aplicación de minería de datos para el pronóstico de la evolución de la diabetes en México |
| Authors: | Flores Guerrero, Daniel%816045 |
| metadata.dc.subject.other: | mortalidad diabetes mellitus CRISP-DM algoritmo agrupamiento K-Means programación R |
| Issue Date: | 2019-10-04 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | En la actualidad, la minería de datos ha mostrado ser una actividad de interés en diferentes dominios de la sociedad, particularmente en el área de la salud, al cual va dirigida esta investigación. Con este estudio se muestra que es factible desarrollar un prototipo de minería de datos, capaz de realizar proyecciones de tasas de mortalidad por causa E11 (diabetes mellitus no insulinodependiente). Para validar el funcionamiento del prototipo se utilizó información proveniente de fuentes oficiales como: el Instituto Nacional de Estadística y Geografía, el Sistema Nacional de Información en Salud, el Consejo Nacional de Población y el Centro Mexicano para la Clasificación de Enfermedades. Para procesar, manipular y extraer la información obtenida se realizó un proceso de minería de datos con la metodología Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), ya que es un estándar para el desarrollo de proyectos de minería de datos en la industria. Asimismo, esta metodología ayudo a obtener la información histórica de la población y de la tasa de mortalidad de diferentes municipios del país de México por causa Tipo E11. Toda la información obtenida respecto a mortalidad por la enfermedad de diabetes mellitus se almaceno en un Data werehouse. Para encontrar los grupos de municipios con mayores tasas de mortalidad en México se utilizó el algoritmo de agrupamiento K-Means, debido a que sus resultados son fáciles de interpretar y su implementación computacional es relativamente sencilla. En esta investigación se utilizaron los tres grupos que presentaban mayores tasas de mortalidad en México los cuales se identificaron como C08, C24 y C51. Posteriormente se analizaron meticulosamente los respectivos municipios de cada grupo, cuya finalidad fue localizar los dos municipios con mayor tasa de mortalidad y el municipio que menor tasa presentara en un periodo comprendido entre los años 1998 al 2015. Una vez identificados los municipios de interés se aplicaron técnicas de regresión polinomial, con la finalidad de obtener la predicción a cinco años de las tasas de moralidad de los municipios, tomando como año de partida el 2015. Tal técnica de regresión se implementó en el lenguaje de programación R. Los resultados más representativos respecto a la zona metropolitana del país, corresponden a la alcaldía de Venustiano Carranza de la Ciudad de México (CDMX), este muestra el mayor aumento en su tasa de mortalidad para el año 2020, mientras que, para la zona de provincia, el municipio de Orizaba del estado de Veracruz es el que tendrá mayor aumento en su tasa de mortalidad para el 2020. El municipio que presenta el mayor decremento en su tasa de mortalidad dentro de la zona metropolitana es la alcaldía de Miguel Hidalgo de la CDMX y en provincia es el municipio de San Pedro Cholula de estado de Puebla. Es importante la necesidad de desarrollar nuevos programas que sirvan para la promoción y prevención de la enfermedad en mención, y que a su vez permitan reducir las incidencias de los diferentes tipos de diabetes. Por otra parte, es de suma importancia que las autoridades correspondientes en México continúen contribuyendo de una forma más asertiva a los programas que sirven para el control y tratamiento de la diabetes, lo que serviría para reducir los índices de mortalidad. Con base en los resultados obtenidos desde punto de vista computacional, los resultados son destacables, tomando en cuenta la calidad de la información que se obtiene después de realizar el proceso de minado de datos con la metodología seleccionada y la utilización de la técnica de predicción. Esta investigación muestra que es factible realizar predicciones del comportamiento de las tasas de mortalidad de la enfermedad diabetes mellitus Tipo E11. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Computación |
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| MC_Daniel_Flores_ Guerrero_2019.pdf | tesis | 4 MB | Adobe PDF | View/Open |
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