Sistema experto para prevención de anemia infantil en niños de la ciudad de Lambayeque.

Abstract

El propósito de este estudio fue desarrollar un sistema experto para la prevención de la anemia infantil en Lambayeque, Perú, mediante una herramienta tecnológica que evaluara factores clínicos, nutricionales y sociales. Para ello, se aplicó una metodología ágil basada en SCRUM y se aplicó un cuestionario a una muestra representativa de 370 niños de 0 a 5 años. Los resultados muestran que el 44.9% de los niños presentó síntomas asociados a anemia, principalmente entre 1 y 4 años, con un 53.8% ya diagnosticados, predominando la anemia megaloblástica y la ferropénica vinculadas a deficiencias nutricionales; el sistema experto, desarrollado con NestJS, PostgreSQL y React bajo una arquitectura modular, permitió evaluar el riesgo de forma automatizada y escalable, alcanzando una alta aceptación en usabilidad (86.67% lo consideró fácil de usar y 100% comprendió la información), y la evaluación financiera confirmó la viabilidad del proyecto al obtener un VAN positivo de S/ 10,610.58, una TIR del 79% superior al COK del 18% y una relación B/C de 1.79. En conclusión, el sistema experto demostró ser una solución eficaz, clara y adaptable para la prevención de anemia infantil en Lambayeque, mejorando la detección y la orientación preventiva en la comunidad.

The purpose of this study was to develop an expert system for the prevention of childhood anemia in Lambayeque, Peru, through a technological tool that evaluates clinical, nutritional, and social factors. An agile methodology based on SCRUM was applied, and a questionnaire was administered to a representative sample of 370 children aged 0 to 5 years. The results show that 44.9% of the children presented symptoms associated with anemia, mainly between 1 and 4 years of age, with 53.8% previously diagnosed, predominating megaloblastic and iron-deficiency anemia linked to nutritional deficiencies. The expert system, developed using NestJS, PostgreSQL, and React under a modular architecture, enabled automated and scalable risk assessment and achieved high usability acceptance (86.67% of users found it easy to use and 100% clearly understood the information). The financial evaluation confirmed the project’s viability, with a positive NPV (VAN) of S/ 10,610.58 in the third year, an IRR (TIR) of 79% exceeding the 18% COK, and a B/C ratio of 1.79. In conclusion, the expert system proved to be an effective, clear, and adaptable solution for the prevention of childhood anemia in Lambayeque, improving early detection and preventive guidance within the community.