Clasificación de pacientes a partir de factores de riesgo cardiovascular mediante mapas auto-organizados de Kohonen.
2016; Volume: 2; Issue: 2 Linguagem: Espanhol
10.33304/revinv.v02n2-2013006
ISSN2539-519X
Autores Tópico(s)Artificial Intelligence in Healthcare
ResumoSe presenta una alternativa para generar una estructura de clasificación de pacientes a partir de sus factores de riesgo cardiovascular, mediante la implementación de mapas autoorganizados de Kohonen. Se desarrolló una aplicación en Matlab® que automatiza la búsqueda de los parámetros para el diseño y entrenamiento de un mapa de Kohonen, a partir de un conjunto de datos de pacientes, y que posteriormente los clasifica a partir de la similaridad de sus factores de riesgo. Se clasificaron 190 pacientes colombianos y se comparó la clasificación resultante respecto a la propuesta por el estudio de Framingham en los Estados Unidos, de predicción de riesgo cardiovascular, encontrando características similares entre los métodos de clasificación; no obstante, se observó que es posible identificar grupos de pacientes en la muestra clasificada utilizando mapas auto-organizados, que no se identifican mediante la clasificación del estudio de Framingham.
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