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https://172.23.39.185/handle/1000/297| Algoritmos utilizados para complicaciones de la Diabetes | |
| ANEL GOMEZ GARCIA | |
| ARTURO LOPEZ PINEDA - KARINA MARIELA FIGUEROA MORA - LUIS MIGUEL GARCIA VELAZQUEZ - MARISOL FLORES GARRIDO - CLETO ALVAREZ AGUILAR - | |
| Acceso Abierto - openAccess | |
| Atribución-NoComercial | |
| - - | |
| Aprendizaje automático - RNCTIMX - Aprendizaje automático | |
| Se requirió la extracción de la información contenida en el Sistema de Informática de Medicina Familiar (SIMF)-IMSS del estado de Michoacán, de forma retrospectiva mediante consulta electrónica de todos los pacientes con código de diagnóstico de DM2 según la clasificación internacional de enfermedades (CIE). Se realizó la anonimización de los datos. Una vez anonimizadas y etiquetados los datos, se realizó el Algoritmo de extracción de datos clínicos utilizando deep learning, se obtuvo la información de la complicación registrada en el expediente electrónico de acuerdo con el CIE (E11.2: Nefropatía; CIE E11.3: Retinopatía; CIE E11.4: Neuropatía; CIE E11.5: Pie Diabético). Además de la edad del paciente al diagnóstico, sexo, IMC registrado durante 3 años y si tuvo diagnóstico de hipertensión arterial sistémica (HAS) - Otro | |
| Arturo Lopez Pineda | |
| 2023 | |
| CIENCIAS TECNOLÓGICAS - 31 - 33 | |
| Modelo - Algoritmos | |
| Appears in Collections: | DiabetIA |
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| DiabetIA.mp4 | Video explicativo para ejecutar los algoritmos | 18.71 MB | Unknown | View/Open |
| DiabetIA.zip | Código fuente y carpetas con modelos predictivos para ejecutar los algoritmos | 68.43 MB | ZIP | View/Open |
| Ficha Técnica -- Algoritmos.pdf | Ficha técnica Algoritmos | 239.12 kB | Adobe PDF | View/Open |