Minería de datos aplicada a la salud mental escolar: un enfoque predictivo del riesgo de suicidio

Autores
Rodriguez, Alejo Emanuel
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Cardoso, Carolina A.
Descripción
El suicidio adolescente se convirtió en una de las principales causas de muerte en la Argentina. De acuerdo con datos del Ministerio de Salud de la Nación, cada día un joven entre 10 y 19 años se quita la vida. Frente a este contexto, el presente proyecto trata sobre la aplicación de minería de datos para la detección temprana del riesgo de suicidio de adolescentes en edad escolar. Siguiendo los pasos de la metodología CRISP-DM se desarrolló un modelo predictivo capaz de identificar adolescentes escolares con riesgo de intento de suicidio, utilizando los datos de la 3° Encuesta Mundial de Salud Escolar y evaluando distintos algoritmos de minería de datos, seleccionando aquel que maximizó la detección de verdaderos casos positivos de riesgo. Además, se desarrolla una aplicación web que recibe nuevos casos, aplica el modelo obtenido y clasifica los casos, brindando gráficos con los resultados obtenidos y permitiendo visualizar la clasificación del riesgo.
Fil: Rodriguez, Alejo Emanuel. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Cardoso, Carolina A.. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Materia
Trabajo final de grado
Informática
Aplicación informática
Análisis de datos
Suicidio
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional (UCaSal)
Institución
Universidad Católica de Salta
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