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Uso de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción de comorbilidad perinatal en embarazos de alto riesgo

dc.contributorAlonso Silverio, Gustavo Adolfo
dc.contributorGuzman Guzman, Iris Paola
dc.contributor.advisorALONSO SILVERIO, GUSTAVO ADOLFO; 208506
dc.contributor.advisorGUZMAN GUZMAN, IRIS PAOLA; 210828
dc.contributor.authorAbad Nava, Francisco
dc.creatorABAD NAVA, FRANCISCO; 849359
dc.date.accessioned2021-07-31T18:48:46Z
dc.date.available2021-07-31T18:48:46Z
dc.date.issued2019-08
dc.identifier.urihttp://ri.uagro.mx/handle/uagro/2496
dc.descriptionDurante el periodo de gestación, una mujer puede presentar diversas complicaciones relacionadas a comorbilidades perinatales, por ejemplo, Preeclampsia, Macrosomía, Bajo Peso o Diabetes gestacional, que en el peor de los casos pueden poner en riesgo la vida de la madre o del neonato (Esparza et al., 2018). El monitoreo y diagnóstico oportuno de alteraciones metabólicas o clínicas pueden evitar el desarrollo de escenarios adversos asociados con estas comorbilidades perinatales
dc.formatpdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Guerrero (México)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES
dc.titleUso de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción de comorbilidad perinatal en embarazos de alto riesgo
dc.typeTesis de maestría
dc.contributor.committeeMemberAlonso Silverio, Gustavo Adolfo
dc.contributor.committeeMemberGuzman Guzman, Iris Paola
dc.type.conacytmasterThesis
dc.rights.accesopenAccess
dc.audiencegeneralPublic
dc.identificator7||33||3304
dc.format.digitalOriginBorn digital
dc.thesis.degreelevelMaestría
dc.thesis.degreenameMaestría en Ingeniería para la Innovación y Desarrollo Tecnológico
dc.thesis.degreegrantorUniversidad Autónoma de Guerrero
dc.thesis.degreedepartmentFacultad de Ingeniería
dc.thesis.degreedisciplineIngeniería y Tecnología
dc.identifier.cvuagro12353387


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TE_849359_2019.pdf
Tamaño:
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Formato:
PDF
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