Sierra JMA, Quintana BKP, Hernández GJA, Enríquez SLB, Pérez RMD, Arzate QC

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 11
Paginas: 171-178
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RESUMEN

Objetivo: Validar un modelo de inteligencia artificial que pueda predecir el pronóstico de mortalidad del paciente hospitalizado con sepsis.
Materiales y Método: Estudio de cohorte ambispectivo observacional, en el que se analizaron expedientes electrónicos de pacientes adultos del Hospital Central del Estado de Chihuahua, México, de julio de 2018 a marzo de 2020 y de enero de 2021 a enero de 2022. Se analizaron tres modelos: redes neuronales, máquina de soporte de vectores y bosques aleatorios. Para la validación del modelo, el 80% de la muestra fue para adiestramiento y el 20% para la prueba. Del último grupo (20%) se implementó una validación cruzada de 10 pliegues para el cálculo de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo.
Resultados: Se analizaron 353 expedientes, de los que solo se eligieron 218. El mejor modelo fue el de redes neuronales; sin embargo, su puntaje del área bajo la curva (AUC) apenas alcanzó 0.80; por debajo de este valor estuvieron el algoritmo de bosques aleatorios (AUC 0.667) y el de máquina de soporte de vectores (AUC 0.641). De los 3 modelos, solo se hizo la validación cruzada con el de redes neuronales, del 20% de los datos de prueba se implementaron 10 validaciones. Los puntajes del área bajo la curva obtenidos en cada pliegue fueron de 0.771 a 0.830.
Conclusiones: El modelo es bueno aun trabajando con pocos datos. Se pretende recolectar una mayor muestra para volver a adiestrar y validar el modelo con más datos y mejorar el aprendizaje y rendimiento para finalmente ser válido en pacientes.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

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