Browsing by Subject "Cutaneous leishmaniasis"

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    Machine learning with data augmentation to predict glucantime effectiveness against cutaneous leishmaniasis
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Hoyos Urcué, Juan José; Álvarez Vargas, Gloria Inés; Linares Ospina, Diego Luis
    Enfrentar problemas de análisis de datos en pequeños conjuntos de datos es un problema común en la investigación médica; asimismo, es un problema que dificulta mucho la aplicación y el éxito de los algoritmos clásicos de aprendizaje automático. Muchas técnicas han abordado el problema de un pequeño conjunto de datos, principalmente para los campos de visión artificial y procesamiento de imágenes. Sin embargo, para los datos tabulares, se ha difundido muy poco. En este trabajo de grado se propone el uso de técnicas de aumento de datos tabulares para introducir instancias sintéticas bastante similares a las reales, particularmente en el contexto de un problema médico/social de predecir la efectividad de Glucantime como tratamiento contra la Leishmaniasis cutánea. Los experimentos muestran que el uso de estos algoritmos de aumento de datos mejora las características del conjunto de datos inicial y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. El conjunto de datos utilizado en esta investigación tiene diez atributos y 18 registros.
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    Técnicas de ensamble aplicadas a un conjunto de datos perteneciente a pacientes de leishmaniasis cutánea para predecir la efectividad del tratamiento Glucantime
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Camacho Calderon, Katherine; Álvarez Vargas, Gloria Inés ; Linares Ospina, Diego Luis
    La leishmaniasis es una enfermedad reemergente en Colombia. Catalogada por la Organización Mundial de la Salud como “enfermedad olvidada”, debido a que está asociada directamente con las personas que viven en regiones muy pobres. Por lo tanto, existe poco interés en invertir en el desarrollo de medicamentos y estrategias para controlar esta enfermedad. El glucantime es uno de los medicamentos usados para tratar la leishmaniasis cutánea, la cual ha sido una enfermedad reemergente en Colombia. La forma de administrar este medicamento en algunas ocasiones ha causado mucho dolor y el hecho de usarlo trae la posibilidad de causar efectos colaterales. El anterior panorama ha sido de inspiración para desarrollar modelos de aprendizaje automático que permitan predecir el desenlace terapéutico del tratamiento glucantime. Con este proyecto se obtuvieron cuatro modelos de aprendizaje automático, donde inicialmente se realizó́ un proceso de preparación de los datos, y luego con ayuda de las técnicas de ensamble se construyeron dichos modelos. Se realizaron evaluaciones de los distintos modelos construidos y se permitió inferir que ningún modelo presentó un desempeño que permita confiar en sus predicciones, esto dado que la cantidad de datos no fue suficiente para que los modelos construyeran hipótesis fuertes. Sin embargo, la técnica que permitió obtener el modelo con el mejor desempeño indica que probablemente con una cantidad mayor de datos se puedan obtener mejores predicciones. CIDEIM (Centro Internacional de Entrenamiento e Investigaciones Médicas) fue el ente que proporcionó el conjunto de datos con el cual se construyeron los modelos.