Aplicación médica para la predicción clínica del índice de mortalidad en pacientes con trauma craneoencefálico

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5377/wani.v38i77.14659

Palabras clave:

Redes Neuronales, Aprendizaje Automático, Modelo Predictivo, Inteligencia Artificial, Medicina

Resumen

Uno de los campos con mayor crecimiento en los últimos años ha sido la inteligencia artificial, la cual se divide en subcampos como el aprendizaje automático, el cual provee técnicas y algoritmos para que los sistemas puedan aprender y mejorar de forma automática. El objetivo del proyecto fue desarrollar una aplicación médica cuya función radica en optimizar y facilitar la toma de decisiones referente a la atención brindada a pacientes de trauma craneoncefálico, por medio de un modelo predictivo que indique la probabilidad de muerte de estos pacientes. Se aplicó la metodología de programación extrema (XP), empleando técnicas de aprendizaje automático tomando como base el conjunto de datos CRASH-2, la cuál cuenta con 20,207 registros de pacientes aleatorizados de trauma craneoencefálico. Las redes neuronales artificiales fueron utilizadas para construir el modelo predictivo de supervivencia. La red neuronal con la arquitectura 6-(8-14-2)-1 alcanzó una exactitud del 76%, sensibilidad del 72.9% y especificidad del 94.1% sobre el conjunto de datos de prueba; demostrando una capacidad de discriminación prometedora con buena adaptación a la validación interna.

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Publicado

2022-07-29

Cómo citar

Kelly Kandler , K. K. ., Reyes Reyes , O. D. ., Ordoñez Cuthbert , D. K. ., & Sambola , D.-M. . (2022). Aplicación médica para la predicción clínica del índice de mortalidad en pacientes con trauma craneoencefálico. Wani, 38(77). https://doi.org/10.5377/wani.v38i77.14659

Número

Sección

Ciencias Informáticas