[en] Obesity is a growing worldwide problem that increases the risk of chronic diseases, significantly impacting healthcare systems. Treatment and prevention of obesity are essential to reduce this impact on individual and public health. One determining factor in the risks associated with obesity is the distribution of adipose tissue, also known as fat. Specifically, visceral adipose tissue (VAT), which is found in the abdominal cavity surrounding organs, has been identified in several studies as the fat with the highest associated risks. This study aims to evaluate the amount of VAT in obese women using supervised machine learning algorithms. By using a database of obese patients that includes clinical data, blood test results, and anthropometric data (related to body measurements). The study is divided into three distinct parts: data preprocessing, classification of patients based on the amount of VAT, and prediction of VAT quantity using neural networks. Through these tasks and the use of the different types of data, the quality of classifications and predictions is assessed, obtaining relevant information about the variables and their impact on obesity. A positive result in the classifications and predictions would be crucial as it would allow the possibility of developing a cost-effective tool for the initial assessment of obesity-related risks, particularly in situations where conventional tools for studying fat distribution are not easily accessible.

[es] La obesidad es un problema mundial en constante crecimiento que aumenta el riesgo de enfermedades crónicas y tiene un impacto significativo en el sistema sanitario. El tratamiento y la prevención de la obesidad son esenciales para reducir este impacto tanto en la salud individual como en los sistemas de salud pública. Un factor determinante en los riesgos asociados con la obesidad es la distribución del tejido adiposo, también conocido como grasa. Específicamente, el tejido adiposo visceral (VAT), que se encuentra en la cavidad abdominal envolviendo órganos, ha sido señalado en varios estudios como la grasa con más riesgos asociados. Este trabajo tiene como objetivo evaluar la cantidad de VAT en mujeres obesas utilizando algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Se trabaja con una base de datos de pacientes obesos que contiene datos clínicos, resultados de análisis de sangre y datos antropométricos (relacionados con las medidas corporales). El trabajo se desarrolla en tres partes: preprocesamiento de los datos, clasificación de los pacientes según la cantidad de VAT y la predicción de la cantidad de VAT usando redes neuronales. A través de estas tareas y el uso de los diferentes tipos de datos, se evalúa la calidad de las clasificaciones y predicciones, obteniendo información relevante sobre las variables y su impacto en la obesidad. Un resultado positivo en la predicción y clasificación sería crucial, ya que permitiría la posibilidad de crear una herramienta económica para una aproximación inicial de los riesgos relacionados con la obesidad, especialmente en situaciones donde las herramientas convencionales para estudiar la distribución de grasa no son fácilmente accesibles.