Figueroa I., RosaNavarro Araneda, Rodrigo Ignacio2023-10-122024-05-172024-08-282023-10-122024-05-172024-08-282023https://repositorio.udec.cl/handle/11594/11348Memoria de Título presentada para optar al título profesional de Ingeniero Civil Biomédico.Desde hace 20 años las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte a nivel global y en Chile son las responsables de un 25.6% de defunciones. Por su parte, la depresión es la principal causa de baja laboral, afectado a más de 450 millones de personas a nivel global, y en Chile se estima que un 15.8% de la población la padece. La base de datos CHS posee datos de 20 años, más de 300 variables y un aproximado de 5000 pacientes adultos mayores con enfermedades cardiovasculares, siendo al año 2000 el estudio longitudinal más extenso realizado nunca. Se utilizaron los algoritmos de aprendizaje automático Random Forest y Red Neuronal Artificial para realizar un estudio de las variables que predicen la fatalidad por enfermedades cardiovasculares y aquellas que predicen la depresión. El ensamble de ambos algoritmos permitió encontrar variables predictoras de depresión cuyo origen es cardiovascular, sin encontrar a la depresión como un predictor directo de las enfermedades cardiovasculares.For the past 20 years, cardiovascular diseases have been the leading cause of death globally, and in Chile, they are responsible for 25.6% of deaths. Meanwhile, depression is the leading cause of work-related absenteeism, affecting over 450 million people worldwide, with an estimated 15.8% of the population in Chile being affected. The CHS database contains 20 years' worth of data, comprising over 300 variables and approximately 5000 elderly patients with cardiovascular diseases, making it the most extensive longitudinal study conducted up to the year 2000. Machine learning algorithms, specifically Random Forest and Artificial Neural Network, were employed to study the variables predicting fatality from cardiovascular diseases and those predicting depression. The ensemble of both algorithms allowed for the identification of predictor variables for depression with a cardiovascular origin but did not find depression to be a direct predictor of cardiovascular diseases.spaCreative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)Tesis