El Jarmouni, Mounat2023-07-182023-07-182023-07-18https://hdl.handle.net/10115/23131Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Cristian David Chushig Muzo, Cristina Soguero RuízEn este TFG se estudia la aplicación de dos métodos de Aprendizaje Automático para obtener información relevante sobre diversos aspectos relacionados con la diabetes mellitus tipo I (DMT1). Se usa el Análisis Factorial Exploratorio para identificar factores (conjuntos de variables) que ayuden a comprender las causas subyacentes de la hipoglucemia severa en pacientes con DMT1. Adicionalmente, se emplean técnicas de clustering para agrupar a los pacientes con DMT1 con tendencia a experimentar hipoglucemia según características clínicas similares. La combinación de ambas técnicas ha permitido obtener resultados significativos, pues se han conseguido agrupaciones basadas en los perfiles de cada paciente. Esto ha permitido obtener una visión más completa y detallada de la relación entre los factores asociados con la DMT1 y la hipoglucemia severa.spaCreative Commons Atribución 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcodeDiabetes tipo 1Hipoglucemia severaAnálisis Factorial ExploratorioClusteringinfo:eu-repo/semantics/studentThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess