Resumen

OLIVARES-VERA, Daniel Arturo et al. Comparación de algoritmos para la predicción de niveles de glucosa en pacientes con diabetes. Nova scientia [online]. 2021, vol.13, n.26, 00005.  Epub 30-Ago-2021. ISSN 2007-0705.  https://doi.org/10.21640/ns.v13i26.2752.

Este trabajo presenta una comparación entre dos algoritmos para la predicción de los niveles de glucosa en pacientes diabéticos mediante el uso de series de tiempo univariadas. Los algoritmos se aplican al historial de niveles de glucosa en ayunas para predecir los 5 valores posteriores. La comparación se realiza entre 1) Las Redes Neuronales Autorregresivas (ARNN) y 2) Los modelos de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA), se analizan un total de 70 series, y se muestra que los resultados obtenidos para el modelo ARIMA tienen porcentajes de error mayores del 25% del valor predicho con respecto al valor esperado, mientras que para las Redes Neuronales Autorregresivas en el 73% de los casos el porcentaje de error fue menor al 25%.

Palabras llave : red neuronal autorregresiva; ARIMA; series de tiempo univariadas; predicción; glucosa; diabético; redes neuronales; diabetes; algoritmos; modelos de análisis.

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