Propuesta de un modelo de red neuronal artificial para predecir diabetes mellitus en la ciudad de Jaén-2023

Cerna Reategui, Clara; Molocho Martínez, Evelyn Anyelí

Propuesta de un modelo de red neuronal artificial para predecir diabetes mellitus en la ciudad de Jaén-2023

dc.contributor.advisor	Arce Fernández, Nilthon
dc.contributor.advisor	Núñez Sánchez, Guillermo
dc.contributor.author	Cerna Reategui, Clara
dc.contributor.author	Molocho Martínez, Evelyn Anyelí
dc.date.accessioned	2026-06-12T19:44:36Z
dc.date.available	2026-06-12T19:44:36Z
dc.date.issued	2026-06-12
dc.description.abstract	La investigación “Propuesta de un modelo de red neuronal artificial para predecir diabetes mellitus en la ciudad de Jaén–2023” tuvo como objetivo desarrollar un método de diagnóstico con capacidades clínicas probabilísticas mediante red LSTM implementada en Python. El estudio se realizó con datos clínicos y de laboratorio del Hospital San Javier de Bellavista. Se trabajó con 415 historias clínicas de pacientes entre 18 a 70 años, seleccionadas por muestreo no probabilístico por conveniencia. Enfoque cuantitativo, aplicado y explicativo, diseño no experimental y transversal, método deductivo y la metodología CRISP-DM guiaron el proceso analítico. Considerándose; edad, genero, IMC, presión arterial, glucosa basal, HbA1c y prueba de tolerancia oral a la glucosa (OGTT). El modelo LSTM mostró reducción sostenida de la función de pérdida a lo largo de 600 épocas, con estabilidad desde la época 150 y sin sobreajuste (curvas de entrenamiento y validación próximas). Los principales predictores fueron HbA1c (r =0.718), OGTT (r =0.643) y glucosa basal (r=0.586); los promedios observados fueron 131.75 mg/dL (glucosa) y 6.47% (HbA1c), sugiriendo alta proporción de prediabetes/DM2. El rendimiento fue comparable a reportes internacionales (77–91%), evidenciando potencial de aplicabilidad clínica para el tamizaje y diagnóstico temprano en contextos con recursos limitados como Jaén.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.citation	Cerna, C. y Molocho, E. (2026). “Propuesta de un modelo de red neuronal artificial para predecir diabetes mellitus en la ciudad de Jaén-2023” [Tesis de pregrado, Universidad Nacional de Jaén, carrera profesional de Tecnología Médica]. Repositorio institucional UNJ.
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14689/2015
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Nacional de Jaén
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.source	Universidad Nacional de Jaén\|\|Repositorio Institucional - UNJ
dc.subject	diabetes mellitus
dc.subject	red neuronal LSTM
dc.subject	predicción clínica.
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.00
dc.title	Propuesta de un modelo de red neuronal artificial para predecir diabetes mellitus en la ciudad de Jaén-2023
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	45071336
renati.advisor.dni	06009772
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0003-3507-9030
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-8935-9575
renati.author.dni	75468866
renati.author.dni	71869858
renati.discipline	915126
renati.juror	Jara Llanos, Diomer Marino
renati.juror	Arellano Ubillus, Juan Enrique
renati.juror	Fuentes Maza, Frans
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Tecnología Médica con Especialidad en Laboratorio Clínico
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional de Jaén, Facultad de Tecnología Médica
thesis.degree.name	Licenciado Tecnólogo médico en Laboratorio Clínico y Anatomía Patológica