%0 Journal Article 
%A Castro Gómez, Sonya
%A Félix Carvajal, Jeffrey
%A Mejía Caballero, Darío
%T Diseño e implementación de una aplicación para el diagnóstico y detección temprana de diabetes tipo 2


%U http://hdl.handle.net/10584/13003
%X La diabetes tipo 2 es una enfermedad crónica que
 representa un desafío significativo para la salud pública mundial,
 con una prevalencia en aumento y graves riesgos para la salud.
 En paralelo, el avance tecnológico, especialmente en el campo del
 Machine Learning (ML), ofrece oportunidades para mejorar el
 diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Este estudio propone
 el desarrollo de un modelo de diagnóstico de diabetes tipo 2
 basado en ML, con el objetivo de proporcionar una herramienta
 precisa y temprana para la detección de esta enfermedad. Se
 utilizarán técnicas avanzadas de ML para aprender de datos
 pasados y extraer características complejas, con el fin de crear
 un modelo que pueda ser implementado en una aplicación web
 interactiva. Esta aplicación permitirá a los usuarios ingresar
 síntomas relacionados con la diabetes tipo 2 y recibir una
 evaluación de riesgo personalizada. Los resultados esperados
 incluyen un modelo preciso y funcional, así como una aplicación
 web accesible que pueda mejorar la detección temprana y el
 tratamiento oportuno de la diabetes tipo 2, contribuyendo así a
 una atención médica más efectiva y personalizada.

%K Diabetes
%K Machine Learning
%K Diagnóstico
%K Enfermedades
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN