Optimización multiobjetivo de un sistema difuso para la clasificación del riesgo cardiovascular

Dado que las enfermedades cardiovasculares (ECV) plantean una preocupación mundial crítica, la identificación de los factores de riesgo asociados sigue siendo un foco de investigación fundamental. Este estudio tiene como objetivo proponer y optimizar un sistema difuso para la clasificación del riesgo cardiovascular (RCV) utilizando un enfoque multiobjetivo, abordando aspectos computacionales como la configuración del sistema difuso, el proceso de optimización, la selección de una solución adecuada a partir del frente de Pareto óptimo, y la interpretabilidad del sistema de lógica difusa después del proceso de optimización. El sistema propuesto utiliza datos, incluida la edad, el peso, la altura, el sexo y la presión arterial sistólica para determinar el riesgo cardiovascular. El modelo difuso se basa en información preliminar de la literatura; por lo tanto, para ajustar el sistema de lógica difusa utilizando un enfoque multiobjetivo, el índice de masa corporal (IMC) se considera como un resultado adicional ya que hay datos disponibles para este índice, y el índice de masa corporal se reconoce como un indicador aproximado del riesgo cardiovascular dada la propensión a sufrir enfermedades cardiovasculares. Estas enfermedades se atribuyen al exceso de tejido adiposo, que puede elevar la presión arterial, los niveles de colesterol y triglicéridos, provocando daño arterial y cardíaco. Al emplear un enfoque multiobjetivo, el estudio pretende obtener un equilibrio entre los dos resultados correspondientes a la clasificación de riesgo cardiovascular y el índice de masa corporal. Para la optimización multiobjetivo se propone un conjunto de experimentos que arrojan como resultado un frente de Pareto óptimo para posteriormente determinar la solución adecuada. Los resultados muestran una adecuada optimización del sistema de lógica difusa, permitiendo la interpretabilidad de los conjuntos difusos luego de realizar el proceso de optimización. De esta manera, este artículo contribuye al avance del uso de técnicas computacionales en el ámbito médico.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/32666
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/32666
• Palabra clave: Índice de masa corporal; Enfermedades cardiovasculares; Salud; Optimización multiobjetivo; Sistema difuso; Frente pareto; Ingeniería de Sistemas -- Tesis y disertaciones académicas; Informática medica; Investigación y desarrollo; Salud -- Innovaciones tecnológicas; Body mass index; Cardiovascular disease; Health; Multi-objective optimization; Fuzzy system; Pareto front
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional