Browsing by Author "Espinoza Marchan, Henrry Oswaldo"

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    Herramienta de tamizaje masivo electrónico de la Tuberculosis mediante un algoritmo inteligente multivariable de predicción que utiliza bases de datos gubernamentales clínicas, demográficas y socioeconómicas
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Espinoza Marchan, Henrry Oswaldo; López Reyes, Lucy Herminia
    La Estrategia Fin a la Tuberculosis, de la Organización Mundial de la Salud (OMS), resalta que el tamizaje sistemático es un pilar importante del diagnóstico y tratamiento temprano de TB. Este enfoque produce beneficios sanitarios y económicos para las personas, la comunidad y los sistemas de salud. Sin embargo, los costos del tamizaje tradicional limitan su alcance e impacto en el control de la enfermedad. Para contribuir de manera eficiente al diagnóstico y tratamiento temprano de la TB, se condujo este estudio con el objetivo evaluar la sensibilidad de una herramienta o modelo de tamizaje electrónico de TB a nivel poblacional. Se diseñaron y ejecutaron cinco etapas: (1) Identificación de los predictores asociados con el riesgo de TB mediante búsqueda bibliográfica, (2) identificación y obtención de fuentes de datos, (3) preprocesamiento de los datos para producir una tabla estructurada, balanceada y normalizada con los predictores de la TB que permita entrenar los modelos de aprendizaje automático, (4) implementación de seis modelos de aprendizaje automático, y (5) análisis y discusión de los resultados utilizando el área bajo la curva y la sensibilidad para los modelos, así como, el índice de Kappa de Cohen para comprobar la hipótesis. Los modelos aprendizaje automático mostraron valores aceptables de área bajo la curva, destacando los de Bagging y Redes Neuronales con desempeños superiores a 0.84. Ambos modelos alcanzaron niveles de sensibilidad superiores al 74%, indicando una alta capacidad para identificar correctamente los casos positivos de TB, minimizando a la vez los falsos negativos. El índice de Kappa reveló una alta concordancia entre lo resultados, confirmando que el grado de acuerdo NO es atribuible al azar. En conclusión, la metodología aplicada en este estudio es capaz de predecir la TB en población general con un alto grado de sensibilidad a partir de la base de datos HISMINSA, una fuente gubernamental que registra algunos datos clínicos, demográficos y socioeconómicos.