Razonamiento basado en casos aplicado al diagnóstico médico utilizando clasificadores multi-clase: Un estudio preliminar

  • D. Viveros-Melo Universidad de Nariño
  • M. Ortega-Adarme Universidad de Nariño
  • X. Blanco Valencia Universidad de Salamanca
  • A. E. Castro-Ospina Tecnológico Metropolitano
  • S. Murillo Rendón Universidad Autónoma de Manizales
  • D. H. Peluffo-Ordóñez Universidad Técnica del Norte
Palabras clave: Razonamiento basado en casos, alta dimensión, selección de variables.

Resumen

CBR ha demostrado ser apropiado para trabajar con datos de dominios poco estructurados o situaciones donde es difícil la adquisición de conocimiento, como es el caso del diagnóstico médico, donde es posible identificar enfermedades como: cáncer, predicción de epilepsia y diagnóstico de apendicitis. Algunas de las tendencias que se pueden desarrollar para CBR en la ciencia de la salud están orientadas a reducir el número de características en datos de gran dimensión. Una contribución importante puede ser la estimación de probabilidades de pertenencia a cada clase para los nuevos casos. Con el fin de representar adecuadamente la base de datos y evitar los inconvenientes causados por la alta dimensión, ruido y redundancia de los mimos, en este trabajo, se utiliza varios algoritmos en la etapa de pre-procesamiento para realizar una selección de variables y reducción de dimensiones. Además, se realiza una comparación del rendimiento de algunos clasificadores multi-clase representativos para identificar el más eficaz e incluirlo en un esquema CBR. En particular, se emplean cuatro técnicas de clasificación y dos técnicas de reducción para hacer un estudio comparativo de clasificadores multi-clase sobre CBR

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Publicado
2017-02-24
Cómo citar
Viveros-Melo, D., Ortega-Adarme, M., Blanco Valencia, X., Castro-Ospina, A. E., Murillo Rendón, S., & Peluffo-Ordóñez, D. H. (2017). Razonamiento basado en casos aplicado al diagnóstico médico utilizando clasificadores multi-clase: Un estudio preliminar. Enfoque UTE, 8(1), pp. 232-243. https://doi.org/https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n1.141