COVIDCENCEC, es un modelo predictivo diseñado para estimar y clasificar el riesgo de muerte por COVID-19. Este proyecto es parte de su tesis titulada “Modelos predictivos para estimar y clasificar el riesgo de muerte por COVID-19”, escrita por el Dr. Maicel Monzón Peres. COVIDCENCEC utiliza una combinación de JavaScript, HTML y CSS para crear una aplicación web interactiva. La función principal de esta aplicación es predecir la probabilidad de muerte por COVID-19 basándose en predictores seleccionados. Al emplear técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático, el modelo analiza varios indicadores de salud y factores demográficos para proporcionar a los usuarios evaluaciones de riesgo.

Características principales de la Interfaz:

La aplicación está diseñada con una interfaz sencilla que permite a los usuarios ingresar datos relevantes fácilmente. Análisis predictivo: COVIDCENCEC emplea análisis predictivo para generar puntajes de riesgo, lo que ayuda a los usuarios a comprender sus posibles riesgos de salud asociados con COVID-19. Visualización de datos: la aplicación incluye representaciones visuales de datos y predicciones, lo que facilita a los usuarios la interpretación de los resultados.

Diseño:

La aplicación, creada con HTML y CSS, es adaptable y accesible desde varios dispositivos, lo que garantiza un amplio alcance. Esta aplicación no solo sirve como una herramienta práctica para el personal de salud que buscan calcular el riesgos de muerte en la COVID-19, sino que también contribuye al campo más amplio del modelado predictivo en el ámbito de la atención médica.