scholarly journals DETERMINACIÓN DE FACTORES ARO ASOCIADO A MUERTES MATERNAS CON DATA MINING EN EL HOSPITAL REGIONAL DOCENTE MATERNO INFANTIL – HUANCAYO

2022 ◽  
Vol 8 (2) ◽  
pp. 81-84
Author(s):  
Henry George Maquera Quispe ◽  
Richard Yuri Mercado Rivas ◽  
José Luis Cerrón Pérez
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
El Sistema

El presente  trabajo de investigación ha sido desarrollado debido a la importancia que tiene hoy en día la protección de las madres puérperas, ya que en los últimos años se han venido produciendo un incremento en las muertes maternas en nuestra región. Debemos manifestar que las muertes maternas hoy en día son consideradas factores de subdesarrollo. El Hospital Regional Docente Materno Infantil cuenta en la actualidad con un  Sistema de Información denominado SIP-2000 (Sistema Informático Perinatal – 2000), desarrollado por el Ministerio de Salud en colaboración con organismos internacionales como por ejemplo USAID. El sistema SIP-2000 permite el registro de diferentes datos que pertenecen a las puérperas que acuden al centro de salud desde sus controles prenatales, del proceso de parto y de postparto. Esta información que se registra considera múltiples factores como los de alto riesgo obstétrico (ARO), todos ellos relacionados con la puérpera como por ejemplo: abortos, cesáreas, edad, procedencia, número de partos previos, morbilidades venéreas, etc.  Todos estos datos pueden ser procesados  y analizados para poder determinar los factores que son motivo de muerte en las puérperas. Utilizando los modelos de análisis de datos que proporciona la minería de datos; la investigación proporcionará como resultado las variables directas del alto riesgo obstétrico que influyen en la muerte materna. Factores que deben ser tomados en cuenta por los niveles de gobierno respectivo a fin de cambiar la situación tan agobiante que vive nuestra región central.

scholarly journals Sistema de Información para la Vinculación entre Instituciones de Educación y Empresa

2021 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 52-57
Author(s):  
A.I. Muñoz Galicia ◽  
S. Contreras Hernández
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Information System ◽  
System Development ◽  
Cutting Edge ◽  
Professional Practices ◽  
Educational Institutions ◽  
Information System Development ◽  
Web Based ◽  
El Sistema ◽  
Edge Tool

El software presentado es un sistema de información que automatiza los procesos de las prácticas profesionales (o sus similares en otras instituciones de educación) con una aplicación basada en Internet, en donde los diferentes actores (alumno, universidad y empresa) obtienen la información que les compete de manera efectiva, ya que el sistema valida la información vertida en las bases de datos y ofrece seguridad en las transacciones realizadas. El producto tecnológico que resulta se nombró Sistema de Información para la Vinculación entre Instituciones de Educación – Empresa (SIVIEE), fue desarrollado con la idea de que redes de instituciones educativas posean una herramienta de vanguardia para la realización de prácticas profesionales. Permite la comunicación e intercambio de documentos electrónicamente con las respectivas firmas electrónicas, genera documentos PDF, mismos que son almacenados en el servidor. También abre la posibilidad de realizar minería de datos al almacenar la información de alumnos, empresas y proyectos. This paper involved the information system development, to automate the professional practices (or their counterparts in other universities) with a web-based application, where different actors (students, universities and companies) get the information they effectively compete them because the system validates the information contained in the databases and provides security transactions. The resulting technological product is called SIVIEE or Information System to Link University – Business, was developed with the idea that educational institutions have networks a cutting-edge tool for management of professional practices. Allows communication and electronic exchange of documents with the signatures respective, generates PDF documents that are stored on the server. The store information of students, companies and projects, open the possibility of data mining.

scholarly journals Procesamiento Analítico con Minería de Datos / Analytical Processing with Data Mining

2016 ◽  
Vol 5 (9) ◽  
pp. 22
Author(s):  
Angelino Feliciano Morales ◽  
René Edmundo Cuevas Valencia ◽  
José Mario Martínez Castro
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Data Warehouse ◽  
Business Intelligence ◽  
El Sistema ◽  
Toma De Decisiones ◽  
Analytical Processing

Este trabajo describe la utilidad e importancia de la herramienta OLAP en Business Intelligence con el fin de recomendarla a los administradores de empresas para su toma de decisiones. La tecnología OLAP permite el rápido acceso a datos mediante data warehouse, agilizando el analisis de la información. Los cubos proveen de un rápido mecanismo de búsqueda de datos y de un tiempo de respuesta uniforme, independientemente de la cantidad de datos o de la complejidad del procedimiento de búsqueda. Tomando en cuenta su funcionamiento y estructura, el sistema OLAP se clasifica en tres categorías: ROLAP, MOLAP y HOLAP. Actualmente el sistema OLAP que más se utiliza es el denominado ROLAP.

Identificación de Máquinas Críticas ante Problemas de Estabilidad Transitoria basado en Data Mining y Mediciones Sincrofasoriales

2015 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
Author(s):  
D. Echeverría ◽  
J. Cepeda
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
El Sistema

Este trabajo presenta una nueva metodología basada en data mining para identificar el grupo de máquinas críticas, es decir, los generadores responsables de la pérdida de sincronismo en un sistema de potencia después de la ocurrencia de una contingencia. Dado que se requiere sólo la trayectoria post-falla, el método propuesto es independiente del modelo del sistema de potencia y podría ampliarse para la evaluación de estabilidad transitoria de segunda oscilación. Los resultados numéricos obtenidos mediante la aplicación de la metodología en el sistema de prueba IEEE Nueva Inglaterra demuestran la viabilidad y la eficacia que podría lograrse en la identificación de las máquinas críticas, la cual es de gran valor para la evaluación de problemas de estabilidad transitoria y la definición de acciones de control de emergencia adecuadas.

scholarly journals Evaluación de riesgos con Data Mining: el sistema financiero español

2019 ◽  
Vol 14 (3) ◽  
pp. 309-328
Author(s):  
José Alejandro Fernández Fernández ◽  
Virginia Bejarano Vázquez ◽  
Juan Antonio Vicente Virseda
Keyword(s):  
Machine Learning ◽  
Data Mining ◽  
El Sistema

El objetivo de este trabajo, basado en técnicas de Data Mining, es llegar a identificar el mejor método de predicción de riesgos para el sistema bancario español, teniendo en cuenta tanto sus características específicas, como la situación económica de España en el período objeto de estudio. Para ello, se definen, en primer lugar, catorce ratios que permiten identificar, en términos de riesgos, la situación de los bancos y cajas de ahorros españoles durante el período examinado. Mediante una técnica de reducción de dimensiones con la que se simplifica la interpretación de resultados, se obtienen cuatro factores latentes sobre los que se evalúa, junto con cuatro variables macroeconómicas adicionales,un conjunto de algoritmos de Data Mining, siendo seleccionado finalmente el arbol CHAID, a diferencia de trabajos previos, en los que nunca se había llegado a proponer la aplicación de técnicas de Data Mining y Machine Learning en la identificación de situaciones de riesgo en la industria bancaria española. Una limitación de este trabajo ha sido la imposibilidad de incorporar variables regulatorias, por tratarse de información reservada que, de haber estado disponible, nos habría permitido incorporar una nueva dimensión en la predicción de riesgos.

Los sujetos que buscan la novedad y los sujetos impulsivos puntúan bajo en matutinidad

2004 ◽  
Vol 11 (5) ◽  
pp. 297-302
Author(s):  
H. Caci ◽  
P. Robert ◽  
P. Boyer
Keyword(s):  
Gen Y ◽  
El Sistema

ResumenLa dimensión bipolar de matutinidad-vespertinidad se refiere a los momentos preferidos del día para llevar a cabo diversas actividades (es decir, la fase del reloj circadiano). Está validada desde un punto de vista biológico, se asocia al menos con un gen y es heredable por medio de un mecanismo epistásico. Se ha utilizado como variable próxima para estudiar las relaciones entre el sistema circadiano, la per-sonalidad y las manifestaciones psicopatológicas: hay una correlación entre la orientación vespertina y la depresión, la extraversión y, pro-bablemente, la impulsividad. Además, hay una posible relación con el temperamento en nifios, segiin teorizaron Thomas y Chess. En este artículo, desarrollamos la hipótesis de que los sujetos impulsivos puntúan bajo en matutinidad realizando un análisis factorial de la Esca- la Compuesta de Matutinidad, el Inventario del Temperamento y el Carácter de Cloninger y el Inventario de Ansiedad como Rasgo de Spielberger en una muestra de 129 varones. Probablemente, los resultados se pueden extender a mujeres. La matutinidad correlaciona negativamente con la búsqueda de novedad (que incluye una faceta de impulsividad), correlaciona positivamente con la persistencia y es independiente de las dimensiones de carácter y la ansiedad como rasgo. La investigación futura puede centrarse en la participación del sistema circadiano en estas dimensiones y facetas de la personalidad, y los beneficios de afiadir manipulaciones cronoterapéuticas en el tratamiento de los trastornos de la personalidad.

Data Mining and Machine Learning

2020 ◽  
Author(s):  
Mohammed J. Zaki ◽  
Wagner Meira, Jr
Keyword(s):  
Machine Learning ◽  
Data Mining

Heart Rate Variability, Emotions, and Music

2010 ◽  
Vol 24 (2) ◽  
pp. 112-119 ◽  
Author(s):  
F. Riganello ◽  
A. Candelieri ◽  
M. Quintieri ◽  
G. Dolce
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Heart Rate ◽  
Heart Rate Variability ◽  
Vegetative State ◽  
Low Frequency ◽  
Emotional Reactions ◽  
Heart Beat ◽  
Healthy Controls ◽  
Frequency Spectra ◽  
Emotional Value

The purpose of the study was to identify significant changes in heart rate variability (an emerging descriptor of emotional conditions; HRV) concomitant to complex auditory stimuli with emotional value (music). In healthy controls, traumatic brain injured (TBI) patients, and subjects in the vegetative state (VS) the heart beat was continuously recorded while the subjects were passively listening to each of four music samples of different authorship. The heart rate (parametric and nonparametric) frequency spectra were computed and the spectra descriptors were processed by data-mining procedures. Data-mining sorted the nu_lf (normalized parameter unit of the spectrum low frequency range) as the significant descriptor by which the healthy controls, TBI patients, and VS subjects’ HRV responses to music could be clustered in classes matching those defined by the controls and TBI patients’ subjective reports. These findings promote the potential for HRV to reflect complex emotional stimuli and suggest that residual emotional reactions continue to occur in VS. HRV descriptors and data-mining appear applicable in brain function research in the absence of consciousness.

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