Hipertensión arterial en adultos: análisis de riesgo y clasificación predictiva mediante Random Forest

La hipertensión arterial (HTA) ha sido considerada un reto en la salud debido a su impacto en la morbimortalidad cardiovascular y a su frecuente diagnóstico tardío. Se abordó el problema mediante el desarrollo de un modelo de clasificación predictiva basado en Random Forest, con el objetivo de ident...

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Autores principales: Daniel Lévano, Flor Elizabeth Cerdán-León, Jesus Inocencio Lopez Rodriguez, Mauricio Antonio Alaluna Godinez, Siloh Draguichy Valladares Salas, Diego Pereira Sartori
Formato: Artículo
Lenguaje:español
Publicado: 2025
Materias:
hypertension
hypertension risk prediction
early detection
random forest
predictive classification models
anthropometric predictors
body mass index
waist circumference
physical activity
blood pressure
metabolic biomarkers
SMOTE-Tomek
class imbalance
hypertension prevention
Artificial Intelligence in Healthcare
Blood Pressure and Hypertension Studies
Data Mining and Machine Learning Applications
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https://doi.org/10.57166/riqchary.v7.n2.2025.1
https://revistas.unamba.edu.pe/index.php/riqchary/article/download/210/295

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