Modelo Predictivo de Machine Learning para la Detección de Enfermedad Diarreica Aguda en Pacientes con Trasplante Renal en Colombia
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2023
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Resumen
En este artículo, se realizó un estudio detallado para predecir la enfermedad diarreica aguda
en pacientes con trasplante renal utilizando modelos de aprendizaje automático. Se
examinaron cuatro modelos diferentes, entre los cuales se incluyen regresión logística, redes
neuronales, máquinas de soporte vectorial (SVM) y árboles de decisión. Se utilizaron
procesos de validación cruzada, con una técnica de sobremuestreo alto para corregir los
desequilibrios en el conjunto de datos de la clase objetivo que fue la minoritaria. Los
resultados indican que las redes neuronales y los árboles de decisión se destacan como los
modelos con las mejores métricas, demostrando una alta precisión y capacidad de predicción.
La regresión logística y SVM también dan resultados válidos, pero su dominio predictivo es
más limitado. Estos resultados brindan indicaciones consistentes para futuras
implementaciones médicas en la predicción de la enfermedad diarreica aguda en pacientes
con trasplante renal, previa realización de validaciones utilizando datos nuevos y externos
para comprobar la generalización del modelo.
Descripción
Abstract
In this article, a detailed study was conducted to predict acute diarrheal disease in kidney
transplant patients using machine learning models. Four different models, including logistic
regression, neural network, support vector machine (SVM), and decision tree, were examined
using cross-validation, with a high-oversampling technique to correct for imbalances in the class 1 dataset that was the minority. The results indicate that neural networks and decision
trees stand out as the models with the best metrics, demonstrating high accuracy and
predictive capacity. Logistic regression and SVM also give valid results, but their predictive
domain is more limited. These results provide consistent indications for future medical
implementations in the prediction of acute diarrheal disease in kidney transplant patients,
after validations using new and external data to test the generalization of the model.
Palabras clave
Trasplante renal, Enfermedad diarreica aguda, Inmunosupresores, Aprendizaje automático, Sobremuestreo, AUC ROC
Keywords
Kidney transplantation, Acute diarrheal disease, Immunosuppressants, Oversampling, Machine Learning, AUC ROC