Sistema de detección de talasemia a partir de datos de hemogramas utilizando algoritmos de inteligencia artificial - Hernández Chacón, Leonardo 1996- (2022)
La talasemia es una hemoglobinopatía que básicamente consiste en alteraciones en la molécula de hemoglobina, esta condición es detectada inicialmente a partir de un hemograma, que compila las cantidades de algunos elementos sanguíneos y los compara con valores de referencia. Debido a la variabilidad de estos parámetros, la existencia de una significativa similitud con los parámetros de pacientes con anemia ferropriva y en ocasiones la ausencia de síntomas puede resultar en un diagnóstico inicial incorrecto. Se debe hacer un diagnóstico diferencial entre talasemia y anemia ferropriva, una alternativa es con unaelectroforesis de hemoglobina. Sin embargo, esto típicamente ocurre luego de que se da un diagnóstico incorrecto y el paciente no presenta mejora con el tratamiento. La tarea de comparar parámetros con datos de referencia es un problema típico del reconocimiento de patrones, por lo tanto esta tesis busca sentar un precedente en la aplicación de algoritmos de reconocimiento de patrones en el diagnóstico de pacientes talasémicos. Se obtuvo una base de datos suministrada por el CIHATA correspondiente a pacientes referidos para una electroforesis de hemoglobina, esta fue luego filtrada para eliminar las entradas incompletas e información irrelevante y se preprocesó para alimentar los algoritmos de reconocimiento de patrones. Luego con estos datos se implementaron los algoritmos de regresión logística, K vecinos más cercanos, máquinas de soporte vectorial, árbol de decisión y Naive Bayes, siguiendo una estrategia de validación cruzada anidada. El mejor modelo fue el de K vecinos más cercanos, con una precisión de 81% y una exhaustividad de 63%, sin embargo, se dieron algunas recomendaciones para poder incrementar las métricas de desempeño en futuras versiones de esta investigación.