Aplicación web para predecir posibles casos de infección por parvovirus en los perros de la veterinaria Dashy Pets

Abstract

Esta tesis se titula Aplicación Web para predecir posibles casos de infección por parvovirus en los perros de la veterinaria Dashy Pets, tuvo como objetivo desarrollar un sistema web para la veterinaria donde exista un módulo de predicción de posibles casos de parvovirus canino. Esta investigación utilizó las metodologías XP y CRISP-DM, donde se empleó el aprendizaje supervisado aplicando algoritmos de clasificación y un conjunto de librerías, como Panda y Numpy, desarrollados en lenguaje Python que permitieron realizar el modelo de predicción de posibles casos de parvovirus. El resultado fue un módulo de predicción de posibles casos de parvovirus, donde tiene dos opciones para obtener la predicción, la primera es cuando el usuario administrador accede al sistema web, ingresa al módulo consulta y registra la consulta de la mascota donde ingresa los síntomas que diagnosticó, entonces le aparecerá un popup donde se visualiza la predicción en base a los síntomas más comunes del parvovirus de los registros clínicos de la veterinaria; la segunda opción, es cuando el usuario cliente ingresa al sistema web, entonces se le mostrará el módulo de predicción donde existe un formulario donde debe registrar los síntomas que presenta su mascota y al finalizar se le mostrará la predicción si es que es un posible caso de parvovirus o no , en base a sus respuestas. Esto le sirve al usuario cliente como signo de alerta para llevar a su mascota de inmediato a la veterinaria para un mejor diagnóstico y evitar cualquier daño al perro.