Examinando por Materia "Algoritmo clasificador"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación a las estimaciones de los parámetros de desempeño en algoritmos clasificadores de pacientes con dengue, usando metaanálisis
    (Universidad del Valle, 2024) Cruz Giraldo, Santiago; Portilla Yela, Jennyfer
    Hacer un diagnóstico correcto de la enfermedad del dengue es un desafío debido a la variedad de sus síntomas, que pueden confundirse con otras enfermedades. Para abordar esta dificultad, se han desarrollado algoritmos de clasificación que consideran diferentes tipos de información, como la inclusión de signos, síntomas y resultados de laboratorio. Estos algoritmos utilizan diferentes enfoques metodológicos, desde métodos estrictamente estadísticos hasta técnicas de aprendizaje automático, o una combinación de ambos, lo que permite analizar una amplia gama de características asociadas al dengue y mejorar la precisión diagnostica. Sin embargo, dado que existe una gran diversidad de algoritmos propuestos, es necesario evaluar de manera estricta su efectividad y compararlos bajo un marco común. Con este propósito, se ha propuesto un protocolo para llevar a cabo una revisión sistemática y un metaanálisis que evalué los parámetros de desempeño reportados en los estudios considerados, permitiendo as ́ı identificar los algoritmos más eficaces. Se emplearon bases de datos como PubMed, Embase, Scopus, BVS, Web of Science, Cochrane (Ovid), Health & Medical, SciencieDirect para obtener la mayor información posible, después extraer los títulos y resúmenes de las publicaciones derivadas de algoritmos clasificadores de dengue. Los estudios serán incluidos sin considerar filtro de idioma y publicados sin mucha antigüedad, posterior al año 2000. A los documentos que fueron encontrados, primero se les aplico el modelo de asignación latente de Dirichlet (LDA) para fragmentar o separar los artículos y luego, se realizó una lectura completa y de forma individual; posteriormente se analizaron algunos criterios para incluir o excluir los documentos seleccionados y posteriormente realizar el metaanálisis. Los datos de interés, como parámetros de desempeño, se extraerán y se analizarán teniendo en cuenta la especificidad, sensibilidad y tamaños de muestra en los algoritmos.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Validación externa de prototipos clasificadores en un caso aplicado : dengue
    (Universidad del Valle, 2019) Quiñones Losada, Katherin Juliana; Suárez Mensa, Lizeth Fernanda
    En el presente trabajo se buscó validar mediante simulación cuatro algoritmos clasificadores ya establecidos, considerando diferentes prevalencias de las combinaciones de signos y síntomas de la enfermedad, con el fin de analizar su posible desempeño en diferentes áreas endémicas de Colombia. Para el desarrollo del trabajo se consideró que el dengue es una de las patologías infecciosas con mayor impacto social, cuya presencia, despierta gran interés respecto a su vigilancia, prevención y control por parte de entidades de salud pública. Este proyecto es la continuación de un estudio previo (trabajo realizado por [Méndez, 2017]) en el que se desarrollaron cuatro prototipos para clasificar individuos con dengue a partir de las combinaciones de signos y síntomas expresado por el paciente en la consulta clínica. Una vez creados los algoritmos, surgió la necesidad de evaluar su posible uso en zonas que se consideran distintas, es decir, surgieron interrogantes acerca de su efectividad en la detección de individuos con dengue tanto en zonas endémicas como en zonas no endémicas. El autor, realizó un proceso de validación interna de los cuatro algoritmos clasificadores creados, utilizando un archivo de datos que contenía la información recolectada en campo, durante la ejecución de un macroproyecto de investigación que abordaban integralmente el problema de salud pública relacionado con la enfermedad. Dado que no se contaba con otros archivos de datos, no se logró llevar a cabo un buen proceso de validación externa. Inicialmente, los principales insumos que se tuvieron en cuenta para la realización del proyecto, fue lo encontrado por el trabajo mencionado, con el fin de establecer divergencias o similitudes entre los resultados obtenidos en cuanto al cálculo de las distintas medidas de desempeño. Según la propuesta metodológica, se llevó acabo un estudio de simulación considerando distintos escenarios, tanto de la presencia de signos y síntomas, como de prevalencia de la enfermedad. Con la realización de este trabajo, se observó que los prototipos clasificadores que generan sus probabilidades predictivas haciendo uso del Teorema de Bayes continuo, presenta mejores resultados a la hora de clasificar los individuos. En cuanto a la validación de los prototipos, se encontró que el prototipo II y IV no tuvieron buenos resultados para la sensibilidad de la prueba en los escenarios de simulación estudiados. Dichos prototipos poseen una mayor probabilidad de identificar a pacientes que no tienen dengue cuando hay una prevalencia alta de pacientes con odinofagia.