Servicios Personalizados
Revista
Articulo
Indicadores
- Citado por SciELO
- Accesos
Links relacionados
- Citado por Google
- Similares en SciELO
- Similares en Google
Compartir
Biomédica
versión impresa ISSN 0120-4157versión On-line ISSN 2590-7379
Resumen
HOYOS, William; HOYOS, Kenia y RUIZ-PEREZ, Rander. Modelo de inteligencia artificial para la detección temprana de diabetes. Biomed. [online]. 2023, vol.43, suppl.3, pp.110-125. Epub 29-Dic-2023. ISSN 0120-4157. https://doi.org/10.7705/biomedica.7147.
Introducción.
La diabetes es una enfermedad crónica que se caracteriza por el aumento de la concentración de la glucosa en sangre. Puede generar complicaciones que afectan la calidad de vida y aumentan los costos de la atención en salud. En los últimos años, las tasas de prevalencia y mortalidad han aumentado en todo el mundo. El desarrollo de modelos con gran desempeño predictivo puede ayudar en la identificación temprana de la enfermedad.
Objetivo.
Desarrollar un modelo basado en la inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones clínicas en la detección temprana de la diabetes.
Materiales y métodos.
Se llevó a cabo un estudio de corte transversal, utilizando un conjunto de datos que incluía edad, signos y síntomas de pacientes con diabetes y de individuos sanos. Se utilizaron técnicas de preprocesamiento para los datos. Posteriormente, se construyó el modelo basado en mapas cognitivos difusos. El rendimiento se evaluó mediante tres parámetros: exactitud, especificidad y sensibilidad.
Resultados.
El modelo desarrollado obtuvo un excelente desempeño predictivo, con una exactitud del 95 %. Además, permitió identificar el comportamiento de las variables involucradas usando iteraciones simuladas, lo que proporcionó información valiosa sobre la dinámica de los factores de riesgo asociados con la diabetes.
Conclusiones.
Los mapas cognitivos difusos demostraron ser de gran valor para la identificación temprana de la enfermedad y en la toma de decisiones clínicas. Los resultados sugieren el potencial de estos enfoques en aplicaciones clínicas relacionadas con la diabetes y respaldan su utilidad en la práctica médica para mejorar los resultados de los pacientes.
Palabras clave : diabetes-diagnóstico; predicción; factores de riesgo; sistema de apoyo a la decisión clínica; inteligencia artificial.