Algoritmos inteligentes para el diagnóstico de Diabetes Mellitus tipo 2

• Autores: Trujillo Rivera, Isaias Brian, Escobedo Bailón, Frank Edmundo
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur
• Repositorio: UNTL-Biotech
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs2.localhost:article/81
• Enlace del recurso: https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/81
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos inteligentes; diagnóstico; Diabetes

En los últimos años, a nivel mundial la Diabetes Mellitus tipo 2 es un problema cada vez más común en las personas. En general, el diagnóstico de esta enfermedad es realizado por expertos; pese a ello, algunos de los resultados podrían no ser correctos; además, involucra una inversión del tiempo y dinero por parte del paciente. De este modo, el presente trabajo contribuye a determinar qué algoritmo inteligente es más eficaz para el diagnóstico de Diabetes Mellitus tipo 2 con el objetivo de orientar a futuras investigaciones en el desarrollo de herramientas que faciliten el pronóstico de esta enfermedad en una fase temprana de forma eficaz. Para ello, el presente trabajo emplea el conjunto de datos PIMA en la metodología para la predicción de la diabetes a través de diversos algoritmos de aprendizaje supervisado considerando factores como las ventajas que ofrecen, conjunto de datos, preprocesamiento de datos y la precisión de estos. De lo cual, se concluyó que no hay un algoritmo definitivo que ofrezca los mejores resultados en cualquier escenario; por el contrario, el algoritmo adecuado es el que mejor responde a los factores descritos anteriormente.