Predicción temprana del estado de salud de mascotas mediante el análisis de hemogramas utilizando técnicas de aprendizaje automático
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ESPOL
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La salud de las mascotas es un tema de importancia para sus dueños y veterinarios, en la actualidad los métodos para su cuidado en ocasiones no son eficientes debido a que la salud de los animales puede cambiar drásticamente en un tiempo corto, por lo cual se busca mejorar los métodos de atención con las nuevas tecnologías. Se planteó utilizar técnicas de machine learning como regresión logística, adaboost, support vector machine para analizar hemogramas. Se verificó que el dataset se encuentre en óptimas condiciones para mejorar sus rendimientos y se procedió a realizar el entrenamiento de los modelos. Una vez realizados los entrenamientos se los evaluó y se eligió el modelo SVM qué mejor rendimiento tenía para esta problemática. Lo que demuestra la efectividad de este enfoque en la predicción del estado de salud de las mascotas. Este proyecto podría sentar bases para un sistema innovador que transforme la práctica veterinaria en el futuro.
Palabras clave
Citación
Lucas Cañizares, O. H. y Montoya Ortiz, N. J. (2023). Predicción temprana del estado de salud de mascotas mediante el análisis de hemogramas utilizando técnicas de aprendizaje automático. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC. .