Desarrollo de una aplicación por medio de un método de machine learning para la asistencia en la detección temprana del túnel carpiano

Este proyecto está enfocado en el desarrollo de un aplicativo basado en un algoritmo de Machine Learning para la asistencia en la detección temprana del síndrome del túnel carpiano. Para alcanzar este objetivo se construyó una base de datos, la cual fue elaborada por los autores de este proyecto con información suministrada por un médico fisiatra quien realiza exámenes de electromiografía en su consultorio. Se proponen 3 algoritmos de Machine Learning elaborados a partir de librerías especializadas; el primer algoritmo propuesto es una red neuronal multicapa (MLP) en la cual se obtuvo una exactitud del 85.67% en validación; el segundo algoritmo propuesto es implementado en máquinas de soporte vectorial (SVM) cuya exactitud en validación alcanza 86.31%; el tercer algoritmo propuesto se desarrolla a partir de la regresión logística, alcanzando una exactitud del 78.34% en validación. Por último, se implementó una red neuronal multicapa (MLP) sin uso de librerías especializadas, en la cual se obtuvo una exactitud en validación del 83.75%. Por consiguiente, el algoritmo de Machine Learning que presentó un mejor rendimiento y funcionamiento a partir del análisis de métricas como son la precisión, sensibilidad, especificidad, PPV, NPV, F1-Score y análisis de las curvas ROC; es la red neuronal multicapa (MLP) elaborada a partir de librerías especializadas, siendo adecuada para la elaboración del aplicativo, permitiendo brindarle al especialista una asistencia en la detección de la enfermedad de forma clara y rápida.

• Autores: Prado Sarria, Juan José; Rodríguez Escobar, Julian Andrés
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/13530
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/13530; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Ingeniería Mecatrónica; Ingeniería Biomédica; Síndrome del túnel carpiano; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Redes neurales (Computadores); Machine learning; Neural networks (Computer science); Regresión logística; Red neuronal multicapa; Curvas ROC; Multilayer Neural Network; Máquinas soporte vectorial; Machine learning; ROC Curves; Vector support machines; Logistic regression
• Rights: openAccess
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