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| dc.creator | Medina Cañizales , Johan Sebastián | |
| dc.creator | Salcedo Parra, Octavio José | |
| dc.creator | Rodríguez Miranda, Juan Pablo | |
| dc.date | 2021-10-01 | |
| dc.identifier | https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/1504 | |
| dc.identifier | 10.36260/rbr.v10i10.1504 | |
| dc.description | The objective of this project is to develop an application that integrates AI, machine learning and cloud computing technologies to reduce the user’s chances of suffering from Alzheimer’s disease in the future. The expectations regarding the application include that it can collect data about the most common risk factors in Alzheimer patients such as education level, hormonal and nutritional levels and lifestyle habits (smoking, sedentary lifestyle, alcohol, etc.) to prevent Alzheimer. It is also expected that it can determine the level of danger and the main risk factors that the user should be aware of. This software will keep running in cloud computing to ensure that it is always synchronized with the databases containing the factors described above, such as MEDLINE, PubMed, AlzForum (ALZRISK) and ADNI. The latter collects different data sources such as AIBL and DoD-ADNI. It was found that the main risk factors that increase the probability of suffering the disease are: being overweight with a maximum value of 0.5 p-value when the diet followed is not balanced. A value of 0.3 p-value indicates that the diet is not followed. A deficit in physical activity is related to a p-value of 0.11. The years of formal studies also contribute by a significant value of 0.008 when said years are between 0 and 5. Stress from work can contribute with a maximum value of 0.006. | en-US |
| dc.description | El objetivo de este artículo es desarrollar una aplicación que integre tecnologías de inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación en la nube para reducir las posibilidades del usuario de padecer la enfermedad de Alzheimer en el futuro. Entre las expectativas con respecto a la aplicación se encuentra que pueda recopilar datos sobre los factores de riesgo más comunes en los pacientes de Alzheimer como el nivel educativo, los niveles hormonales y nutricionales y los hábitos de vida (tabaquismo, sedentarismo, alcohol, etc.) para prevenir el Alzheimer. También se espera que pueda determinar el nivel de peligro y los principales factores de riesgo que el usuario debe conocer. Este software seguirá ejecutándose en la computación en la nube para garantizar que siempre esté sincronizado con las bases de datos que contienen los factores descritos anteriormente, como MEDLINE, PubMed, AlzForum (ALZRISK) y ADNI. Este último recopila diferentes fuentes de datos como AIBL y DoD-ADNI. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | eng | |
| dc.publisher | Red Iberoamericana de Pedagogía | es-ES |
| dc.relation | https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/1504/1729 | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 | es-ES |
| dc.source | Boletín Redipe Journal; Vol. 10 No. 10 (2021): Transmodernity, hermeneutics and education; 471-480 | en-US |
| dc.source | Revista Boletín Redipe; Vol. 10 Núm. 10 (2021): Transmodernidad, hermenéutica y educación; 471-480 | es-ES |
| dc.source | 2256-1536 | |
| dc.subject | P-value, Alzheimer, risk factors, scrum, artificial intelligent, machine learning, dataset | en-US |
| dc.subject | Alzheimer, factores de riesgo, scrum, inteligencia artificial, aprendizaje automático, conjunto de datos | es-ES |
| dc.title | An approximation to the risk factors linked to alzheimer’s disease | en-US |
| dc.title | Una aproximación a los factores de riesgo relacionados con la enfermedad de alzheimer | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Ficheros | Tamaño | Formato | Ver |
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