Resumen

Este estudio propone un método computacional para determinar la prevalencia del síndrome metabólico (SM) y predecir su ocurrencia utilizando los criterios del Programa Nacional de Educación sobre el Colesterol Panel de Tratamiento III para Adultos (NCEP ATP III). También se aplica el método de Bosques Aleatorios (RF) para identificar parámetros de salud significativos. Se utilizaron datos de 5,646 adultos de entre 18 y 78 años residentes en Bangkok que se sometieron a un chequeo de salud anual en 2008. El SM fue identificado utilizando los criterios del NCEP ATP III. Se aplicó el método de RF para predecir la ocurrencia del SM e identificar parámetros de salud importantes relacionados con este trastorno. La prevalencia general del SM fue del 23.70% (34.32% para hombres y 17.74% para mujeres). La precisión de RF para predecir el SM en la población tailandesa adulta fue del 98.11%. Además, según RF, los niveles de triglicéridos fueron el parámetro de salud

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Prevalencia; Síndrome metabólico; Random Forest; NCEP ATP III; Parámetros de salud; Niveles de triglicéridos
• Keywords:Prevalence; Metabolic syndrome; Random Forest; NCEP ATP III; Health parameters; Triglyceride levels