Sistema Experto Probabilístico basado en Redes Bayesianas para la predicción del cáncer de cuello uterino
DOI:
https://doi.org/10.15381/rpcs.v2i1.16360Palabras clave:
Modelos Predictivos; Método de Bayes; Algoritmos de Predicción; Computación ProbabilísticaResumen
El cáncer de cuello uterino es el cuarto cáncer más frecuente en la mujer. Una gran variedad de técnicas utilizadas en la Inteligencia Artificial (IA) como las Redes Neuronales, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), los Árboles de Decisión y otros; han abordado el problema de la predicción de esta enfermedad. El siguiente artículo muestra la predicción de riesgo de cáncer de cuello uterino usando un modelo probabilístico basado en Redes Bayesianas; donde de un total de 322 registros se pudo obtener 15 atributos o características diferentes que correspondan a la información de una paciente. Las pruebas fueron realizadas utilizando el 40% de los datos, matrices de confusión y el indicador AUC. Los resultados le otorgan al trabajo desarrollado una tasa de éxito del 96% así como un valor de 0.9864 en términos del indicador AUC, además, sugieren que las Redes Bayesianas alcanzan un alto rendimiento, así como también ofrecen transparencia durante el proceso de inferencia, algo que no sucede con muchas otras técnicas, y que son ideales para afrontar problemas de predicción.
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Derechos de autor 2019 Luis A. Paulino Flores, Ana M. Huayna Dueñas
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