Mejorando la predicción del síndrome de Down mediante un modelo de clasificación de datos médicos inteligente- Caso de Estudio
En el área de la salud la aplicación de medicamentos, realización de cirugías, proyecciones sobre la dispersión de enfermedades infecciosas, estudios del cáncer y otras, características como la precisión y la exactitud son fundamentales. En los últimos años, los métodos de inteligencia artificial co...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | ES |
| Publicado: |
Editorial Universitaria
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/92688d8ddcdf4f2dadd911566f7657b4 |
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| Sumario: | En el área de la salud la aplicación de medicamentos, realización de cirugías, proyecciones sobre la dispersión de enfermedades infecciosas, estudios del cáncer y otras, características como la precisión y la exactitud son fundamentales. En los últimos años, los métodos de inteligencia artificial conocidos como métodos de aprendizaje de máquinas son cada vez más usados para lograr obtener la mayor precisión y certeza en la predicción y clasificación de datos sensibles para la comunidad médica. Actualmente el método de predicción utilizado para estimar la probabilidad de poseer la Aneuploidía conocida como síndrome de Down utiliza límites inferiores y superiores para indicar si los múltiplos de las medianas conocida como MoMs, son calculados mediante pruebas químicas y se encuentran dentro del rango de una población saludable o anormal. Utilizando estos métodos de aprendizaje de máquinas podemos calcular estos límites dinámicamente. El algoritmo determina los parámetros ajustándose a lo indicado por la misma población mejorando así precisión de la estimación. En este trabajo primero se propone un modelo para calcular dinámicamente los valores superiores e inferiores que actúan como límite para pronosticar si un paciente presenta o no esta alteración cromosómica. Segundo, el modelo es explicado e implementado y tercero, los resultados obtenidos mediante el método de máquinas de vectores de soporte y clasificadores bayesianos ingenuos son comparados para determinar cuál de los dos proporciona mejores resultados al momento de predecir el riesgo de padecer esta aneuploidía. |
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