PREDICCIÓN DEL SOP USANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: UN ANÁLISIS COMPARATIVO DE MODELOS Y APLICACIÓN PRÁCTICA
Resumen
El Síndrome de Ovario Poliquístico (SOP) es un trastorno endocrino que afecta a mujeres en edad reproductiva y cuyo diagnóstico es difícil debido a su heterogeneidad clínica y la superposición de síntomas con otras condiciones. Este trabajo investiga el uso de técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) para mejorar la precisión diagnóstica del SOP, utilizando un conjunto de datos públicos y comparando los clasificadores Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree (DT) y Random Forest (RF). Además, se aplican técnicas de selección de características y balanceo de datos para optimizar los modelos. Finalmente, se propone SOP ASSIST, una API que proporciona el resultado del diagnóstico de la paciente, considerando el mejor modelo entrenado.
Biografía del autor/a
Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA).
Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA.
Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA.
Universidade Federal da Paraíba - UFPB.
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