Razonamiento basado en casos aplicado al diagnóstico médico utilizando clasificadores multi-clase: Un estudio preliminar
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Published:2017-02-24
Issue:1
Volume:8
Page:232-243
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ISSN:1390-6542
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Container-title:Enfoque UTE
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language:
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Short-container-title:Enfoque UTE
Author:
Viveros-Melo D.,Ortega-Adarme M.,Blanco Valencia X.,Castro-Ospina A. E.,Murillo Rendón S.,Peluffo-Ordóñez D. H.
Abstract
CBR ha demostrado ser apropiado para trabajar con datos de dominios poco estructurados o situaciones donde es difícil la adquisición de conocimiento, como es el caso del diagnóstico médico, donde es posible identificar enfermedades como: cáncer, predicción de epilepsia y diagnóstico de apendicitis. Algunas de las tendencias que se pueden desarrollar para CBR en la ciencia de la salud están orientadas a reducir el número de características en datos de gran dimensión. Una contribución importante puede ser la estimación de probabilidades de pertenencia a cada clase para los nuevos casos. Con el fin de representar adecuadamente la base de datos y evitar los inconvenientes causados por la alta dimensión, ruido y redundancia de los mimos, en este trabajo, se utiliza varios algoritmos en la etapa de pre-procesamiento para realizar una selección de variables y reducción de dimensiones. Además, se realiza una comparación del rendimiento de algunos clasificadores multi-clase representativos para identificar el más eficaz e incluirlo en un esquema CBR. En particular, se emplean cuatro técnicas de clasificación y dos técnicas de reducción para hacer un estudio comparativo de clasificadores multi-clase sobre CBR
Publisher
Universidad Tecnologica Equinoccial