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El libro "Un sistema sanitario inteligente: Reducción de falsas predicciones de enfermedades crónicas mediante IoT y aprendizaje automático" presenta un innovador y rentable sistema de monitorización ambulatoria de la presión arterial (IABPM) basado en IoT y destinado al seguimiento en tiempo real y la detección precoz de cardiopatías crónicas. Aprovecha los sensores portátiles y la integración en la nube para registrar los datos de la presión arterial y el pulso durante todo el día, mejorando la movilidad y la atención al paciente. El sistema aplica algoritmos de ML como Naïve Bayes, KNN, Decision Tree, SVM y XGBoost a conjuntos de datos clínicos (SMHRCE y Kaggle) para predecir las puntuaciones de alerta temprana (EWS). El modelo propuesto muestra una alta precisión (hasta el 99,85%) y ayuda a reducir los costes sanitarios, apoyar la intervención proactiva y mejorar la precisión diagnóstica. El proyecto colma las lagunas de los sistemas de MAPA tradicionales al ofrecer monitorización continua, alertas automáticas y accesibilidad en la nube, lo que allana el camino para mejorar la gestión de las enfermedades crónicas mediante la integración de la tecnología.