App de recomendaciones alimentarias para reducir la mala alimentación en casos de anemia en niños del colegio "Apóstol de Punchauca"

Abstract

Actualmente, en el Perú y el mundo, la anemia es un problema de salud pública que está afectando a* millones de niños, sin importar su sexo, edad y/o nivel socioeconómico. El impacto de esta enfermedad ha requerido la aplicación de métodos de ayuda, a fin de solucionar este problema, desde campañas públicas de parte del Estado; consumo de alimentos personalizados, ricos en hierro, sustentados en la investigación que ofrecen las universidades o entidades privadas, que se apoyan en la tecnología a través de aplicativos y páginas webs. El objetivo de la presente tesis fue desarrollar un sistema de Machine Learning para reducir los índices de anemia de un caso de estudio, focalizado en el colegio Apóstol de Punchauca, distrito de Carabayllo, mediante un aplicativo móvil a los niños de 8 y 9 años que padecían de anemia. Además, ello les permitió a los padres de familia supervisar el tratamiento médico y hábitos alimenticios. La solución se basó en un aplicativo móvil para dispositivos Android, utilizando una base de datos, en la nube, que implica autenticación y seguridad, para lo cual se utilizó la metodología ágil de Kanban, siguiendo un enfoque de investigación científica, como modelo híbrido ideal para el entorno adaptativo y de fases continuas. Como resultado se obtuvo un prototipo tecnológico que ayudó a reducir los índices de anemia. También sirvió como una fuente de información a los padres de familia para combatir y prevenir futuros casos de anemia.