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El estudio es cuasiexperimental con grupos experimental y de control, e integra enfoques cuantitativos y cualitativos por la naturaleza numérica y descriptiva de las historias clínicas. Los datos reales provienen del área de Cardiología del Centro Médico REDIMA, implementándose el algoritmo en Google Colab y reportando resultados de 98% para apoyar diagnósticos y tratamientos eficaces.",{"@graph":59,"@context":116},[60,77,99],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/es/document/",2,{"item":72,"name":27,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/es/document/prediction-model-for-heart-failure-diseases-using-case-based-reasoning-machine-learning-graduation-thesis/127841/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/prediction-model-for-heart-failure-diseases-using-case-based-reasoning-machine-learning-graduation-thesis/127841.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Violet","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-18","2026-08-05",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":98},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",6,{"@type":100,"mainEntity":101},"FAQPage",[102,108,112],{"name":103,"@type":104,"acceptedAnswer":105},"Qué problema aborda el trabajo de titulación?","Question",{"text":106,"@type":107},"Desarrolla un modelo para predecir enfermedades de insuficiencia cardiaca, usando Machine Learning con Razonamiento Basado en Casos (RBC) para apoyar el diagnóstico médico.","Answer",{"name":109,"@type":104,"acceptedAnswer":110},"Cuál es el tipo de investigación y el enfoque metodológico?",{"text":111,"@type":107},"La investigación es cuasiexperimental, con grupos experimental y de control, e integra datos cuantitativos y cualitativos de manera sistemática.",{"name":113,"@type":104,"acceptedAnswer":114},"De dónde provienen los datos y dónde se implementa el algoritmo?",{"text":115,"@type":107},"Se toman datos reales de pacientes de Cardiología del Centro Médico REDIMA y el algoritmo se implementa en el software Google Colab, reportando resultados de 98%.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":118,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":120,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":122,"site_id":52},127841,1785942278,{"code":4,"msg":5,"data":125},{"doc_id":122,"user_id":126,"nickname":85,"user_avatar":127,"doc_module":4,"category_id":26,"category_name":27,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":128,"file_id":129,"file_url":130,"file_type":131,"file_size":132,"view_count":98,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":133,"language":134,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":135,"faqs":136,"seo_title":137,"seo_description":57,"update_tm":123,"read_time":138},1099523885336,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_276721f389ce27ea32af1340a28f341c","UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA  \nSEDE GUAYAQUIL  \nCARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS  \nModelo de predicción para enfermedades de insuficiencia cardiaca mediante razonamiento  \nbasado en casos Machine Learning  \nTrabajo de titulación previo a la obtención del Título de Ingeniero de Sistemas  \nAUTOR: KERLY JOHANA RODRÍGUEZ LOPEZ  \nTUTOR: JOE LLERENA IZQUIERDO  \nGuayaquil – Ecuador  \n2024  \nCERTIFICADO DE RESPONSABILIDAD Y AUTORÍA DEL TRABAJO DE  \nTITULACIÓN  \nYo, Kerly Johana Rodríguez López con documento de identificación N° 0931421721 manifiesto que:  \nSoy el autor y responsable del presente trabajo; y, autorizo a que sin fines de lucro la Universidad Politécnica Salesiana pueda usar, difundir, reproducir o publicar de manera total oparcial el presente trabajo de titulación.  \nGuayaquil, 21 de febrero del año 2024  \nAtentamente,  \nKerly Johana Rodríguez López 0931421721  \nCERTIFICADO DE CESIÓN DE DERECHOS DE AUTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN A LA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA  \nYo, Kerly Johana Rodríguez López con documento de identificación No. 0931421721, expreso mi voluntad y por medio del presente documento cedo a la Universidad Politécnica Salesianala titularidad sobre los derechos patrimoniales en virtud de que soy autor(a) del Artículo Académico: “Modelo de predicción para enfermedades de insuficiencia cardiaca medianterazonamiento basado en casos con Machine Learning”, el cual ha sido desarrollado para optar por el título de: Ingeniero de Sistemas, en la Universidad Politécnica Salesiana, quedando la Universidad facultada para ejercer plenamente los derechos cedidos anteriormente. En concordancia con lo manifestado, suscribo este documento en el momento que hago la entrega del trabajo final en formato digital a la Biblioteca de la Universidad Politécnica Salesiana.  \nGuayaquil, 21 de febrero del año 2024  \nAtentamente,  \nKerly Johana Rodríguez López  \n0931421721  \nCERTIFICADO DE DIRECCIÓN DEL TRABAJO DE TITULACIÓN  \nYo, Joe Llerena Izquierdo con documento de identificación N° 0814884879 docente de la Universidad Politécnica Salesiana, declaro que bajo mi tutoría fue desarrollado el trabajo de titulación: Modelo de predicción para enfermedades de insuficiencia cardiaca medianterazonamiento basado en casos con Machine Learning, realizado por Kerly Johana Rodríguez López con documento de identificación N° 0931421721, obteniendo como resultado final el trabajo de titulación bajo la opción Artículo Académico que cumple con todos los requisitos determinados por la Universidad Politécnica Salesiana.  \nGuayaquil, 21 de febrero del año 2024  \nAtentamente,  \nJoe Llerena-Izquierdo 0914884879  \nDEDICATORIA  \nA Dios, por estar presente en cada uno de mis pasos, A mi Madre por su amor incondicional, ami Padre orientarme por el camino del bien desde que tengo uso de razón, a mi Hermano porser un apoyo fundamental a lo largo de este camino.  \nAGRADECIMIENTO  \nA la Universidad Politécnica Salesiana por todos los conocimientos adquiridos a lo largo de este camino, que espero poder ponerlos en práctica en mi etapa como profesional.  \nA la Centro Médico Redima “Red De Dispensarios Médicos de la Arquidiócesis” por su colaboración en la implementación del algoritmo de Razonamiento Basado en Casos  \nRESUMEN  \nEn la actualidad Machine Learning es un campo importante para la Inteligencia Artificial (IA) en la que por medio de un algoritmo permite que los dispositivos aprendan sin que haya lanecesidad de ser programadas explícitamente para la solución de una tarea en específica. El Razonamiento Basado en Casos (RBC), es aquel proceso que trata de simular el comportamiento humano referente a la toma de decisiones en base a un caso y con ello aprender de la experiencia de ese caso , y a su vez ha demostrado ser una herramienta útil para el campomédico ya que ayuda diagnóstico enfermedades como lo establece (Escobar, 2019)  \nLa presente investigación es de tipo cuasiexperimental, ya que, busca un control total de las variables de estudio, usan","cbCaigNxM32QjnMW","https://ap.wps.com/l/cbCaigNxM32QjnMW","pdf",898133,35,"Spanish","# Resumen\n# Certificados y autoría\n## Responsabilidad y autoría\n## Cesión de derechos de autor\n## Dirección del trabajo de titulación\n# Dedicación y agradecimiento\n# Planteamiento del estudio\n## Tipo de investigación y enfoque\n## Fuente de datos y aplicación del algoritmo\n# Resultados y contribución","[{\"question\":\"Qué problema aborda el trabajo de titulación?\",\"answer\":\"Desarrolla un modelo para predecir enfermedades de insuficiencia cardiaca, usando Machine Learning con Razonamiento Basado en Casos (RBC) para apoyar el diagnóstico médico.\"},{\"question\":\"Cuál es el tipo de investigación y el enfoque metodológico?\",\"answer\":\"La investigación es cuasiexperimental, con grupos experimental y de control, e integra datos cuantitativos y cualitativos de manera sistemática.\"},{\"question\":\"De dónde provienen los datos y dónde se implementa el algoritmo?\",\"answer\":\"Se toman datos reales de pacientes de Cardiología del Centro Médico REDIMA y el algoritmo se implementa en el software Google Colab, reportando resultados de 98%.\"}]","Modelo de predicción para enfermedades de insuficiencia cardiaca mediante razonamiento basado en casos - Machine Learning - Trabajo de titulación | PDF",54]