Modelo de predicción de riesgo cardiovascular en menores de edad utilizando el software weka

Abstract

La detección temprana de enfermedades cardiovasculares es crucial para intervenir a tiempo y evitar complicaciones graves. La inteligencia artificial ha demostrado su capacidad para analizar cualquier tipo de examen médico y así lograr la detección de anomalías, apoyándose fundamentalmente en Machine Learning pues se basa en el estudio de algoritmos y modelos estadísticos con el fin de entrenar a las máquinas para que estas puedan aprender y tomar decisiones por sí solas. Un paso muy importante es la planificación de un modelo de predicción adecuado, que implica el uso de un Dataset, el cual se le realizan etapas de procesamiento y clasificación. El presente trabajo tiene como objetivo “Comparar diferentes esquemas de clasificación en la predicción de riesgo cardiovascular con algoritmos de machine learning”.Se utiliza como herramienta de trabajo el Software Weka a través del cual se desarrollan las etapas del modelo de predicción. Los resultados generales avalan la correcta selección del modelo de predicción utilizado, así como el uso de los algoritmos a partir de los cuales se obtuvieron valores de las métricas de F-Measure y Predictividad Negativa.