Definición de un modelo de clasificación de riesgo cardiovascular para una población de adultos mayores usando técnicas de aprendizaje de máquinas (2020)
Según cifras reportadas por la organización mundial de la salud (OMS), las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo, el riesgo de padecerlas aumenta en adultos mayores y ante la presencia de factores de riesgo como la hipertensión, diabetes, obesidad y tabaquismo; en Colombia la situación es similar. Para la estimación del riesgo cardiovascular se han creado diferentes métodos que analizan el desarrollo de este tipo de enfermedades según el grado de exposición a algunos factores de riesgo, pero estos no suelen ser precisos en todas las poblaciones. El aprendizaje de máquinas ha demostrado su valor de aplicación en contextos médicos, siendo una herramienta novedosa y alternativa que apoya tareas complejas como el diagnóstico de enfermedades. En el presente trabajo se consideran tres modelos de aprendizaje de máquinas, usados en tareas de clasificación que, según la revisión de la literatura desarrollada, pueden ser óptimos en información clínica, con lo que se pretende identificar para una población colombiana de adultos mayores el riesgo asociado al padecimiento de enfermedades cardiovasculares. Para la evaluación del desempeño de los modelos propuestos se utilizan criterios de bondad de ajuste como exactitud, sensibilidad, precisión y f1-score, donde el modelo óptimo se obtiene con el algoritmo de máquina de aumento de gradiente, con un rendimiento mejor a los reportados por estudios similares referenciados.