Sistema de análisis y predicción de riesgos de enfermedades comunes mediante machine learning en la clínica Guayaquil de Quevedo.

At present, technology is advancing, different organizations have seen the need to implement technologies that help them in decision-making and streamline processes, through the development of tools that are capable of learning and seeking a solution to a specific problem. . That is why this project is focused on the development of a system that allows the analysis and prediction of risks of common diseases through machine learning at the Guayaquil de Quevedo clinic. In the same way, it focuses on the use of tools that are in the boom in technology so we have machine learning which will allow diagnosing patients who come to the clinic and knowing the most common diseases, to establish the most appropriate treatment for them. patient and his speedy recovery. In addition, an agile methodology will be used for the development of each system requirement, as is the case of the Scrum methodology that allows the realization of the software efficiently since it follows a set of steps to obtain the system that meets the needs of the user. It has been considered convenient to use field research to collect information through the survey and interview instruments, in the same way, bibliographic research was used, which allowed the collection of information to establish the most appropriate tools for the development of the system.En la actualidad la tecnología va avanzando las diferentes organizaciones se han visto en la necesidad de implementar tecnologías que le ayude en la toma de decisiones y agilizar los procesos, mediante el desarrollo de herramientas que sean capaces de aprender y buscar una solución a un problema determinado. Es por ello que el presente proyecto está enfocado al desarrollo de un sistema que permita el análisis y predicción de riesgos de enfermedades comunes mediante machine learning en la clínica Guayaquil de Quevedo. De la mima manera se enfoca al uso de herramientas que se encuentran en el auge en la tecnología así tenemos machine learning la cual permitirá diagnosticar a los pacientes que acuden a la clínica y conocer las enfermedades más comunes, para establecer el tratamiento más adecuado para el paciente y su pronta recuperación. Además, se utilizará una metodología ágil para el desarrollo de cada requerimiento del sistema como es el caso de la metodología Scrum que permite la realización del software de manera eficiente puesto que sigue un conjunto de pasos para la obtención del sistema que satisface las necesidades del usuario. Se ha considerado conveniente utilizar la investigación de campo para recolectar información mediante los instrumentos de la encuesta y entrevista, de la misma manera se utilizó la investigación bibliográfica la cual permitió la recopilar información para establecer las herramientas más adecuadas para el desarrollo del sistema