Resumen

El síndrome metabólico es un problema de salud pública a nivel mundial y representa una seria amenaza para la salud y la vida de las personas. Comprender la relación entre el síndrome metabólico y los síntomas físicos es una tarea difícil y desafiante, y pocos estudios se han realizado en este campo. Es importante clasificar a los adultos que tienen un alto riesgo de síndrome metabólico sin necesidad de utilizar un índice bioquímico, y asimismo, es importante desarrollar tecnología que tenga una alta tasa de retorno económico para simplificar la complejidad de esta detección. En este artículo, se desarrolló un modelo de inteligencia artificial para identificar a los adultos en riesgo de síndrome metabólico basado en signos físicos; este modelo de inteligencia artificial logró una capacidad de clasificación más potente en comparación con el modelo de regresión logística de componentes principales (PCLR). Se realizó un estudio de caso basado en los datos de signos físicos, sin utilizar un índice bioquímico, que se recopiló entre el personal de la Compa

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Síndrome metabólico; Síntomas físicos; Estudios; Adultos; Modelo de inteligencia artificial; Sistema de clasificación
• Keywords:Metabolic syndrome; Physical symptoms; Studies; Adults; Artificial intelligence model; Classification system