Modelo de diagnóstico de glaucoma en etapas tempranas

IMEVI Ltda. es una institución prestadora de servicios en salud visual y ocular que ha decidido incorporar dentro de sus procesos de toma de decisiones Analytics. Para la IPS la enfermedad con mayor consumo de recursos y mayor necesidad de detección rápida es el glaucoma. Con una base de datos de 10 años de y 709.597 registros que contienen las variables de medición en la etapa temprana de optometría (agudeza visual, excavación, tonometría), los antecedentes familiares y personales, se modelaron las probabilidades de que un paciente sea diagnosticado con la patología del glaucoma desde la etapa temprana. Se evaluaron modelos Logit y Probit completos y con reducción de variables, así como con balanceo y sin balanceo de clases. También se incluyeron modelos basados en árboles (Random Forest) con balanceo y sin balanceo. Todos los modelos arrojaron resultados similares en términos de métricas de respuesta, no obstante, se evidencian mejoras en el proceso de detección del glaucoma con el modelo Logit con balanceo y el modelo Random Forest con balanceo.

• Autores: Díaz Pinzón, Huber; Oliveros Guerrero, Rodian Andrés
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34631
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/34631
• Palabra clave: Glaucoma - Diagnóstico - Investigaciones; Sistemas de apoyo en toma de decisiones - Investigaciones - Estudio de casos; Análisis de regresión logística - Investigaciones; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf