[ca] L'obesitat és un problema mundial en constant creixement que augmenta el risc de malalties cròniques i té un impacte significatiu en el sistema sanitari. El tractament i la prevenció de l'obesitat són essencials per reduir aquest impacte en la salut individual i pública. Un factor determinant en els riscos associats amb l'obesitat és la distribució del teixit adipós, també conegut com a greix. Més específicament, el teixit adipós visceral (VAT), que es troba en la cavitat abdominal del cos envoltant òrgans, s'ha assenyalat en diversos estudis com al greix que més riscos associats té. Aquest treball té com a objectiu avaluar la quantitat de VAT en dones obeses utilitzant algoritmes d'aprenentatge automàtic supervisat. Es treballa amb una base de dades de pacients obesos que conté dades clíniques, resultats d'analítiques de sang i dades antropomètriques (relacionades amb les mesures corporals). El treball es desenvolupa en tres parts: preprocessament de les dades, classificació dels pacients segons la quantitat de VAT i la predicció de la quantitat de VAT fent server xarxes neuronals. Mitjançant aquestes tasques i l'ús dels diferents tipus de dades, s'avalua la qualitat de les classificacions i prediccions, obtenint informació rellevant sobre les variables i el seu impacte en l'obesitat. Un resultat positiu en la predicció i classificació seria crucial, ja que permetria la possibilitat de crear una eina econòmica per a l'aproximació inicial dels riscos relacionats amb l'obesitat, especialment en situacions on les eines convencionals per estudiar la distribució del greix no són fàcilment accessibles.

[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.