Resumen

Este documento describe el diseño e implementación de un sistema de software para mejorar la gestión de la diabetes utilizando un enfoque de aprendizaje automático y para demostrar y evaluar su efectividad en el control de la diabetes. El enfoque propuesto para este sistema de gestión maneja los diversos factores que afectan la salud de las personas con diabetes mediante la combinación de múltiples algoritmos de inteligencia artificial. El marco propuesto descompone el problema de gestión de la diabetes en submetas: construir un modelo de red neuronal Tensorflow para la clasificación de alimentos; así, permite a los usuarios subir una imagen para determinar si una comida es recomendada para su consumo; implementar el algoritmo de Vecinos más Cercanos (KNN) para recomendar comidas; utilizar ciencias cognitivas para construir un chatbot de preguntas y respuestas sobre la diabetes; rastrear la actividad del usuario, la geolocalización del usuario y generar PDF de las lecturas de azúcar en sangre registradas. El modelo de reconocimiento de alimentos fue evaluado con métricas de entropía cruzada que respaldan la valid

• Materias:Tecnologías de la Información Aprendizaje automático Tecnologías digitales Cables de electrodos Red de sensores
• Subjects:Information Technology Machine learning Digital technologies Electrode cables Sensor network
• Palabras claves:Diseño; Implementación; Gestión de la diabetes; Aprendizaje automático; Red neuronal; Recomendador de comidas
• Keywords:Design; Implementation; Diabetes management; Machine learning; Neural network; Meal recommender