KgraphFI: Grafo de conocimiento de propiedades para el análisis de la mortalidad por COVID - 19 en la Ciudad de México - García Fernández, Jesús Alejandro; Hernández Arrieta, Carlos Alberto (My University, 2021)
COVID-19 es una enfermedad originada en China, que se ha extendido alrededor del mundo hasta convertirse en una pandemia mundial. Esta enfermedad ha afectado en el mundo a millones de personas con contagio y muerte, siendo México uno de los países con mayores tasas de infección y muerte, esto es, cerca de 250 mil fallecimientos a julio de 2021. La presente tesis se enfoca en la implementación de un grafo de conocimiento de propiedades para el análisis de la mortalidad de mujeres embarazadas contagiadas de COVID-19 y que recibieron atención médica en hospitales de la Ciudad de México. Para cumplir con este propósito se utilizó la tecnología Neo4j y se analizó la relación existente entre los factores de riesgo y la mortalidad por esta enfermedad. Si bien el riesgo general de enfermarse gravemente a causa de COVID-19 es alto, sigue siendo mayor para las embarazadas. Se ha identificado que tener ciertas afecciones, ocultas o no, y otros factores, incluida la edad, puede aumentar aún más el riesgo de contagio y muerte en las gestantes, a quienes, por su condición, a pesar del cuidado que puedan tener, no están exentas de mantener la distancia con personas que podrían estar enfermas, como médicos, enfermeras, familiares, vecinos y entorno en general.
Se creo un grafo de conocimiento para el análisis descriptivo de gestantes contagiadas por COVID-19 en la Ciudad de México. Para ésto, el método utilizado fue estructurado en cuatro etapas: a) adquisición de los datos, b) análisis y preparación de los datos, c) modelado del grafo de conocimiento, y d) creación del grafo en Neo4j.
Keywords: Grafo de conocimiento; Covid-19; Análisis descriptivo; Minería de datos; Estadísitica