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dc.contributor.advisorBernuy Alva, Augusto Ernesto
dc.contributor.advisorZambrano Loli, Gener Victor
dc.contributor.authorAranguren Milla, Carlos Roberto
dc.contributor.authorFlores Bernardo, Alexander Antonio
dc.date.accessioned2022-03-16T19:34:52Z
dc.date.available2022-03-16T19:34:52Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12727/9654
dc.description.abstractUna enfermedad muy común en perros y gatos, que les afecta sin importar raza, sexo o edad, es la insuficiencia renal. Esta enfermedad tiene una sintomatología que puede ser confundida por otro tipo de dolencias, generalmente gástricos, que al tratarse tarde puede provocar daños irreversibles en la salud de la mascota e incluso la muerte. El objetivo de la presente tesis fue de crear un módulo web de predicción que permita identificar los posibles casos de perros y gatos que estén sufriendo una insuficiencia renal a fin de mejorar el diagnóstico correspondiente a la enfermedad. Para desarrollar la solución se utilizaron las historias clínicas registradas en la veterinaria, se enlistó una serie de características y síntomas de la insuficiencia renal y conforme el análisis de los datos identificar cuáles de estas características y síntomas eran las más relevantes para la predicción mediante un árbol de decisiones. Se utilizaron los lenguajes de programación Python y PHP, sin dejar de lado la utilización de HTML al ser una solución web. Se utilizó la metodología ágil XP para el desarrollo del proyecto, mientras que para el análisis de los datos se utilizó CRISP-DM.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.format.extent268 p.es_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de San Martín de Porreses_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Académico USMPes_PE
dc.sourceUniversidad San Martín de Porres - USMPes_PE
dc.subjectInsuficiencia renales_PE
dc.subjectSistema webes_PE
dc.subjectVeterinariaes_PE
dc.titleOptimización del sistema web de la Veterinaria Dueñas para identificar casos de insuficiencia renal mediante árbol de decisiones
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Computación y Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Computación y Sistemases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_PE
renati.advisor.dni10321499
renati.advisor.dni09347129
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0003-4117-3728es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5173-8337es_PE
renati.author.dni70874455
renati.author.dni74855341
renati.discipline611066es_PE
renati.jurorLeon Lescano, Norma Birginia
renati.jurorFigueroa Revilla, Jorge Martin
renati.jurorYamao, Eiriku
renati.jurorPalomino Guerrero, Carla Rocío
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE


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