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dc.creatorMarquez, Edna
dc.creatorBarrón Palma, Eira Valeria
dc.creatorRodríguez, Katya
dc.creatorSavage, Jesús
dc.creatorSánchez Sandoval, Ana Laura
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:35Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:35Z
dc.date.issued2023-10-31
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/4044
dc.descriptionArtículo académico que propone el uso de aprendizaje automático para diferenciar clínicamente entre pacientes con influenza positivos y negativos en México, considerando síntomas y características demográficas. Con una muestra de 15,480 registros (2010-2020), se evaluaron varios clasificadores, destacando bosque aleatorio y bagging como los más efectivos. Los resultados sugieren que estos métodos pueden apoyar el diagnóstico clínico, especialmente en contextos donde las pruebas moleculares no son factibles.
dc.publisherDiagnostics
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleSupervised Machine Learning Methods for Seasonal Influenza Diagnosis
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsAprendizaje automático
dc.subject.keywordsSupervised learning methods
dc.subject.keywordsMétodos de aprendizaje supervisado
dc.subject.keywordsSeasonal influenza diagnosis
dc.subject.keywordsDiagnóstico de influenza estacional
dc.subject.keywordsDecision support system
dc.subject.keywordsSistema de apoyo a la decisión
dc.subject.keywordsClinical and demographic features
dc.subject.keywordsCaracterísticas clínicas y demográficas
dc.subject.keywordsRandom forest classifier
dc.subject.keywordsClasificador de bosque aleatorio
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.3390/diagnostics13213352
dc.identifier.bibliographiccitationMarquez, E., Barrón-Palma, E. V., Rodríguez, K., Savage, J., & Sanchez-Sandoval, A. L. (2023). Supervised machine learning methods for seasonal influenza diagnosis. Diagnostics, 13(21), 3352. https://doi.org/10.3390/diagnostics13213352
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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