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dc.contributor.author | Nopalera Angeles, Irvin Uriel![]() |
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dc.contributor.author | Hernández Castañeda, Ángel![]() |
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dc.contributor.author | Granda Gutiérrez, Everardo Efrén![]() |
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dc.contributor.author | García Hernández, René Arnulfo![]() |
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dc.contributor.author | Ledeneva, Yulia Nikolaevna![]() |
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dc.date.accessioned | 2024-02-14T18:10:47Z | |
dc.date.available | 2024-02-14T18:10:47Z | |
dc.date.issued | 2023-04-30 | |
dc.identifier.issn | 2007-0691 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11799/140000 | |
dc.description | Artículo de divulgación | es |
dc.description.abstract | Tras el surgimiento de la pandemia de la COVID-19, se ha potenciado el interés de los investigadores de IA por contribuir su experiencia en este campo. Tal es el caso de Pandemia y Tecnología: Un enfoque de la Inteligencia Artificial para la predicción de casos letales de COVID-19, donde se utilizan redes neuronales para identificar casos graves utilizando el registro epidemiológico público de México que incluye información sobre síntomas, comorbilidades, y datos demográficos de estos pacientes; especialmente en un contexto de población con altas prevalencia de obesidad, diabetes e hipertensión arterial. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Komputer Sapiens | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es |
dc.subject | COVID-19 | es |
dc.subject | Predicción | es |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es |
dc.title | Pandemia y Tecnología: Un enfoque de la Inteligencia Artificial para la predicción de casos letales de COVID-19 | es |
dc.type | Artículo | es |
dc.provenance | Científica | es |
dc.road | Dorada | es |
dc.organismo | Unidad Académica Profesional Tianguistenco | es |
dc.ambito | Nacional | es |
dc.relation.vol | 1 | |
dc.relation.año | 15 |