Optimización de los Diagnósticos Médicos Mediante Técnicas de Minería de Datos
DOI:
https://doi.org/10.70833/rseisa10item153Palabras clave:
Minería de Datos, Clasificación, Patrones, Diagnóstico Médico, EmbarazoResumen
El presente trabajo tuvo como objetivo definir patrones respecto a los pacientes bajo condiciones similares, para la optimización de los diagnósticos médicos mediante técnicas de minería de datos, específicamente técnicas de clasificación aplicadas a los registros la base de datos del Centro Latinoamericano de Perinatología (CLAP), que posee el historial de embarazadas que asisten a sus controles prenatales en el Hospital Regional de Encarnación (HRE), comprendidas entre los años 2009 y 2014.Durante la investigación se analizaron las posibles causas de hipertensión arterial, parto prematuro y rotura prematura de membrana en las embarazadas. Los clasificadores indicaron un alto porcentaje de precisión en los resultados obtenidos, por ejemplo, un clasificador indicó 95% de exactitud al determinar como principal causa de la hipertensión arterial (HTA) inducida en el embarazo al antecedente de HTA de la paciente. Considerando el alto porcentaje de exactitud de los clasificadores se concluye que los patrones definidos por los algoritmos de clasificación son válidos para el diagnóstico médico de control prenatal, y por medio de estos patrones se confirman varias teorías médicas como la importancia de las consultas prenatales, la incidencia de los antecedentes personales o familiares, entre otros.
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