Caracterizar desde la teoría de conjuntos difusos la información del síndrome metabólico contenida en la base de datos NHANES

Abstract

El Síndrome Metabólico es un conjunto de condiciones asociadas a la hipertensión arterial, intolerancia a la glucosa, dislipidemia y la obesidad, condiciones que al coexistir en un individuo aumenta exponencialmente según la intensidad de estas el riesgo de sufrir patologías como son las cerebrovasculares y las cardiovasculares. Los sistemas de salud de muchos países a nivel mundial han incrementado el interés en el Síndrome Metabólico poniendo en práctica programas puntuales de prevención de este síndrome para conseguir una disminución del impacto que el síndrome metabólico representa para los sistemas de salud. El objetivo de esta investigación es caracterizar aspectos relevantes del Síndrome Metabólico desde la Teoría de Conjuntos Difusos usando Análisis de Datos en la Base de Datos National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) de EE. UU. como apoyo al sector salud en la toma de decisiones. La metodología que será implementada en la investigación es una variación del Knowledge Discovery in Databases (KDD) usando aprendizaje supervisado y técnicas descriptivas. El Software a utilizar para la descarga y fusión de los registros de la base de datos es SoftDataFusion y para la simulación de la técnica basada en la teoría de Conjuntos Difusos será utilizado Matlab 2018. Finalmente se presentará el resultado de la investigación acerca del síndrome metabólico mediante conjuntos difusos.