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ALEJANDRA ISABEL PACHECO MARTÍNEZ
Trabajo de investigación: Modelo de predicción del TDAH
en niños de 6 a 12 años mediante Machine Learning y escalas diagnósticas clínicas.
Contacto:
24600564@uagro.mx / apachecom@ipn.mx
https://www.linkedin.com/in/aleisapacheco/
tdah_250121.pdfModelo de predicción del TDAH
en niños de 6 a 12 años mediante Machine Learning y escalas diagnósticas clínicas.
Modelo de predicción del TDAH
en niños de 6 a 12 años mediante Machine Learning y escalas diagnósticas clínicas.
Desarrollar un modelo predictivo basado en algoritmos de cómputo inteligente aplicado a herramientas de diagnóstico, para mejorar la precisión en la detección temprana del TDAH en niños de 6 a 12 años. Se utilizarán datos de escalas diagnósticas estandarizadas (Conners, Vanderbilt, DSM-5, ICD-11) para mejorar la precisión del diagnóstico. La investigación justifica su necesidad debido a la alta prevalencia del TDAH en México y las limitaciones de los métodos tradicionales. Se plantean hipótesis nula y alternativa, y se detalla la metodología, incluyendo la recolección de datos y el diseño del modelo.
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Introducción a las TIC's
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Las TIC's en lo profesional
Esta presentación analiza cómo las TIC, como MODX, facilitan la gestión de sitios web en el Instituto Politécnico Nacional, destacando su impacto, beneficios, desafíos y estrategias clave para una administración eficiente y accesible.
"Lo que todos tenemos que hacer es asegurarnos de que estamos usando la IA de una manera que sea en beneficio de la humanidad, no en detrimento de la humanidad”.
Tim Cook
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