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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad de Antioquia
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=12076138006 https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/ https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/html/ https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/12076138006.epub https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/movil |
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Tabla de Contenidos:
- Aprendizaje automático aplicado a la predicción de diabetes mellitus, utilizando información socioeconómica y ambiental de usuarios del sistema de salud Jessner Alexander Mejía Mario Andrés Oviedo-Benalcázar José Armando Ordoñez José Fernando Valencia-Murillo Salud diabetes mellitus modelo predictivo factores ambientales Aprendizaje automático factores socioeconómicos Objetivo Se propuso aplicar modelos basados en técnicas de aprendizaje automático como apoyo para el diagnóstico temprano de la diabetes mellitus, utilizando variables de datos ambientales, sociales, económicos y sanitarios, sin la dependencia de la toma de muestras clínicas. Metodología Se utilizaron datos de 10 889 usuarios afiliados al régimen subsidiado de salud de la zona suroccidental en Colombia, diagnosticados con hipertensión y agrupados en usuarios sin (74,3 %) y con (25,7 %) diabetes mellitus. Se entrenaron modelos supervisados utilizando k vecinos más cercanos, árboles de decisión y bosques aleatorios, así como modelos basados en ensambles, aplicados a la base de datos antes y después de balancear el número de casos en cada grupo de diagnóstico. Se evalúo el rendimiento de los algoritmos mediante la división de la base de datos en datos de entreno y de prueba (70/30, respectivamente), y se utilizaron métricas de exactitud, sensibilidad, especificidad y área bajo la curva. Resultados Los valores de sensibilidad aumentaron considerablemente al utilizar datos balanceados, pasando de valores máximos del 17,1 % (datos sin balancear) a valores de hasta 57,4 % (datos balanceados). El valor más alto de área bajo la curva (0,61) fue obtenido con los modelos de ensambles, al aplicar un balance en el número de datos por cada grupo y al codificar las variables categóricas. Las variables de mayor peso estuvieron asociadas con aspectos hereditarios (24,65 %) y con el grupo étnico (5.59 %), además de la dificultad visual, el bajo consumo de agua, una dieta baja en frutas y verduras, y el consumo de sal y azúcar. Conclusiones Aunque los modelos predictivos, utilizando información socioeconómica y ambiental de las personas, surgen como una herramienta para el diagnóstico temprano de la diabetes mellitus, estos aún deben ser mejorados en su capacidad predictiva. 2023 artículo científico 0120-386X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=12076138006 https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/ https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/html/ https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/12076138006.epub https://www.redalyc.org/journal/120/12076138006/movil 10.17533/udea.rfnsp.e351168 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=120 Revista Facultad Nacional de Salud Pública application/pdf Universidad de Antioquia Revista Facultad Nacional de Salud Pública (Colombia) Num.2 Vol.41