(untitled) (Selecciones Matemáticas, 2019)
Se ha diseñado esta investigación con el objetivo de formular un modelo bayesiano nutricional para el pronóstico de la morbilidad en neonatos de madres gestantes de Lima Metropolitana. Este modelo está basado en algoritmos de Naive Bayes que consiste en clasificar el aprendizaje automático con variables predictoras independientes entre si. Asimismo, se ha aplicado algoritmos matemáticos para la exploración de la información respecto a la prevención de posibles problemas relacionados con la salud. Se utilizó 13 variables nutricionales predictoras propuesta por Krauss. La investigación consitió en primer lugar, en la recopilación de la información nutricional de manera controlada de las gestantes involucradas, luego, se analizó la información para determinar la relación de las variables más influyentes , posteriormente se elaboró el modelo bayesiano de característica acíclica y dirigida compuesta por nodos y aristas, porque se conoce que las variables afectan directamente a la morbilidad del neonato y finalmente se validó el modelo considerando los resultados estadísticos de las variables nutricionales, como parte del proceso de formulación del modelo y por juicio de expertos en el tema. En conclusión, las variables predictoras que influyen directamente son: panes, azúcares, aceites, grasas y sal; e indirectamente: frutas, agua, verduras y hortalizas; asimismo el modelo pronostica la morbilidad del neonato con una probabilidad del 92% y un error del 8.0 %.