Examinando por Materia "COPD"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Caracterización de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) a partir de imágenes de radiografías de tórax y datos clínicos
    (Universidad EIA, 2023) Sierra Villegas, Sebastián; Sánchez Ocampo, Manuela
    RESUMEN: la creciente disponibilidad de datos y el rápido desarrollo de los métodos de análisis de datos han hecho posible las recientes aplicaciones de la inteligencia artificial y el machine learning en el área de la salud. La utilización de estos avances permite a los diferentes actores en el sector medico realizar mejor su trabajo de predicción y diagnóstico de enfermedades en los pacientes. Una de estas enfermedades es la EPOC o enfermedad pulmonar obstructiva crónica la cual es una de las enfermedades con mayor mortalidad en el mundo la cual afecta el sistema respiratorio, el cual es vital para la vida del ser humano. Para su diagnóstico existen diferentes maneras de lograr detectarla como son las imágenes médicas y exámenes como la espirometría. En el presente trabajo se analizó información de pacientes del hospital Pablo Tobón Uribe que diagnosticados con EPOC haciendo análisis de toda la información disponible del paciente en la base de datos, con el fin de extraer la información más relevante para la detección de esta patología. Al ser esta información necesaria para la detección de EPOC, el objetivo del trabajo fue desarrollar un modelo para la extracción de características y patrones relevantes en radiografías de tórax y datos clínicos de pacientes con EPOC. Este procedimiento se realizado usando la metodología CRISP-DM donde se empezó con la recolección de la información en el hospital, seguido del análisis de esta para así determinar cuáles serían las variables más indicadas para entrenar los modelos. Posteriormente, se seleccionaron los modelos que utilizarían estas variables para ser entrenados. Modelos como las redes neuronales convolucionales para la información no estructurada como son las imágenes médicas, y modelos convencionales de clasificación como KNN, Árbol de decisión, Gradient Boost, etc. para los datos estructurados, entre los que se encontraban los exámenes de función pulmonar y variables básicas del paciente. Por último, se corroboraron los resultados eligiendo los mejores modelos y comparando los algoritmos entre sí, por medio de métricas de evaluación y validación cruzada. Luego los dos mejores modelos fueron unidos para así tener un modelo final el cual pudiera predecir EPOC basándose tanto de la radiografía como de la información del paciente y los exámenes médicos. Los resultados indicaron que el modelo final es capaz de detectar EPOC en un paciente con altos niveles de precisión y estos podrían servir de base para trabajos futuros en esta área o bien para ser otra herramienta más del arsenal de una médico