Pre-diagnóstico de enfermedades crónicas mediante la aplicación de modelos de cómputo inteligente

Resumen

Los modelos de cómputo inteligente aplicados a la medicina se han convertido en un área creciente de investigación en todo el mundo. En el presente artículo se presentan los resultados de una investigación documental que permite identificar los modelos de cómputo inteligente más importantes del estado del arte que se aplican en el pre-diagnóstico de enfermedades, así como un estudio de los algoritmos que representan a cada uno de estos modelos. Asimismo, mediante el uso de la plataforma WEKA y de los repositorios KEEL y UCI, se estudia el desempeño que exhiben esos clasificadores de patrones al ser aplicados en el pre-diagnóstico de algunas enfermedades crónicas de importancia en el contexto de la salud de los seres humanos. En particular, se prueban algoritmos representantes de los enfoques más apreciados en el área de la clasificación inteligente de patrones. En la parte experimental del presente artículo se aplicaron estos algoritmos de cómputo inteligente en bancos de datos de cáncer de mama, hipertiroidismo e hipotiroidismo. Los resultados que se derivaron de los experimentos muestran la superioridad del desempeño de las máquinas de soporte vectorial, del clasificador 1-NN y de la Lernmatrix tau[9]. Los desempeños alcanzados permiten confirmar, con un alto grado de certeza, la utilidad de los modelos de cómputo inteligente en el pre-diagnóstico de enfermedades crónicas.