Resumen

RAMIREZ-BAUTISTA, Julian Andres et al. Clasificación de la sintomatología asociada a la COVID-19 mediante aprendizaje automático. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2023, vol.90, n.226, pp.36-43.  Epub 12-Feb-2024. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v90n226.105616.

La situación sanitaria provocada por el coronavirus SARS-Cov2 plantea grandes retos a la comunidad científica. Los avances en inteligencia artificial son un recurso muy útil, pero es importante determinar qué síntomas presentados por los casos positivos de infección son los mejores predictores. Se utilizó un enfoque de aprendizaje automático con datos de 5.434 personas, con once síntomas: problemas respiratorios, tos seca, dolor de garganta, secreción nasal, antecedentes de asma, pulmón crónico, dolor de cabeza, enfermedad cardíaca, hipertensión, diabetes y fiebre. Basado en datos públicos de Kaggle con síntomas estandarizados por la OMS. Se desarrolló un modelo para detectar los casos positivos de COVID-19 utilizando un modelo simple de aprendizaje automático. Se compararon los resultados de 4 funciones de pérdida y por valores SHAP. La mejor función de pérdida fue la Entropía Cruzada Binaria, con una configuración de una sola capa oculta con 10 neuronas, logrando una puntuación F1 de 0,98 y el modelo fue calificado con un área bajo la curva de 0,99 aucROC.

Palabras clave : diagnóstico asistido por ordenador; COVID-19; diagnóstico de enfermedades; aprendizaje automático; redes neuronales artificiales.

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