Sistema Antu - Predicción de Incidentes

Plataforma web predictiva desarrollada como proyecto de título, enfocada en la gestión de Seguridad y Salud Ocupacional mediante análisis de datos históricos e inteligencia artificial.

Características del sistema

• Modelo predictivo: Implementación de Random Forest para anticipar eventos de riesgo.
• Análisis histórico: Procesamiento de datos de incidentes para identificar patrones.
• Visualización interactiva: Gráficos y métricas clave integrados en la interfaz web.
• Dashboard ejecutivo: Panel de control para la toma de decisiones preventivas.
• Alertas inteligentes: Sistema de notificaciones para fechas críticas.

Tecnología e innovación

El proyecto combina desarrollo web moderno con técnicas avanzadas de machine learning:

• Framework web: Django para el backend.
• Machine Learning: Random Forest optimizado con validación cruzada.
• Base de datos: SQLite.
• Visualización: Librerías de Python integradas para gráficos dinámicos.

Objetivo del proyecto

Este prototipo de proyecto de título tenía como objetivo explorar el potencial del análisis de datos para transformar la gestión de seguridad laboral de un enfoque reactivo a uno proactivo, permitiendo a la gerencia anticipar y prevenir incidentes.

Aprendizajes académicos

El desarrollo de este sistema me permitió comprender la aplicación práctica del machine learning en contextos industriales reales y la importancia de los datos históricos para generar insights predictivos en seguridad ocupacional.