Álvarez Vargas, Gloria InésLinares Ospina, Diego LuisBertín Sánchez, Alvaro JoséCaicedo Rojas, Santiago2024-06-142024-06-142023https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2549El aprendizaje automático ha permitido avances significativos en el campo de la medicina, especialmente en la predicción del resultado del tratamiento de enfermedades. Este estudio de caso explora modelos y técnicas de aprendizaje automático para predecir el éxito o el fracaso del tratamiento de la leishmaniasis basándose en polimorfismos de nucleótido único (SNPs) en secuencias de ADN. Esto es crucial porque el tratamiento de la leishmaniasis puede tener efectos adversos para el cuerpo humano, lo que hace esencial predecir si los individuos con leishmaniasis deben someterse al tratamiento. Se emplearon técnicas de aprendizaje automático no supervisado para la selección de los SNPs más significativos. Posteriormente, se utilizaron técnicas de aprendizaje supervisado para la predicción y se evaluó el rendimiento del modelo. Este enfoque integral tiene como objetivo determinar la eficacia del tratamiento de la leishmaniasis y si los individuos deben o no someterse al régimen prescrito.application/pdfspahttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2