Red neuronal artificial para la predicción de mortalidad de pacientes con enfermedad renal crónica

Autores/as

Palabras clave:

aprendizaje automático, enfermedad renal crónica, hemodiálisis, inteligencia artificial, mortalidad, redes neuronales de la computación.

Resumen

Introducción: La mortalidad temprana en los pacientes con enfermedad renal crónica representa un gran problema de salud, por lo que el diseño de modelos pronósticos novedosos constituye una prioridad.
Objetivo: Diseñar una red neuronal artificial para la predicción de mortalidad en pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis.
Métodos: Se realizó un estudio analítico, de cohorte prospectivo, en pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis durante el período del 1 de enero de 2013 al 31 de diciembre de 2017. Se analizaron un total de 36 atributos en 392 pacientes. Se utilizó el perceptrón multicapa para el diseño de una red neuronal artificial compuesta por 12 variables. Finalmente, se evaluó la tabla de clasificación, la capacidad discriminatoria del algoritmo y la importancia normalizada de las variables pronósticas.
Resultados: La red neuronal artificial presentó porcentajes globales de clasificación correcto de un 96,3 % en la muestra de entrenamiento y un 96,7 % en la muestra de validación. La capacidad discriminatoria fue muy buena, área COR de 0,989. Las variables pronósticas de mortalidad de mayor importancia normalizada fueron la enfermedad cardiovascular, la albúmina y la sepsis.
Conclusiones: La red neuronal artificial contribuye a la estratificación del riesgo de mortalidad de los pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis. El modelo presenta buena capacidad discriminatoria e indicadores de eficacia estadística. Las variables pronósticas identificadas son de fácil determinación e interpretación, por lo que se considera como una herramienta predictiva de útil implementación en la toma de decisiones médicas en el ámbito clínico.

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Biografía del autor/a

Sergio Orlando Escalona González, Universidad de Ciencias Médicas de Las Tunas. Policlínico Docente: "Manuel Fajardo Rivero"

Especialista de I grado en Medicina General Integral. Diplomado en Nefrología. Diplomado en Urgencias y Emergencias. Profesor instructor. Investigador agregado

Yailé Caballero Mota, Universidad de Camagüey

Doctora en Ciencias Técnicas. Ingeniera cibernética. Profesor titular. Investigador titular. Directora del Instituto Internacional de Investigaciones en Inteligencia Artificial en Hebei China

Yanela Rodríguez Alvarez, Universidad de Camagüey

Doctora en Ciencias Técnicas. Ingeniera cibernética. Profesor auxiliar. Investigador auxiliar

Mirna León Acebo, Universidad de Ciencias Médicas de Las Tunas

Doctora en Ciencias Pedagógicas. Especialista de Segundo grado en Embriología Humana. Profesor titular

Zoraida Caridad González Milán, Hospital General Docente: "Dr. Ernesto Guevara de la Serna"

Máster en Longevidad satisfactoria. Especialista de Segundo grado en Medicina General Integral y Segundo grado en Nefrología. Profesor auxiliar. Investigador agregado

Beatriz Ricardo Paez, Universidad de Ciencias Médicas de Las Tunas

Estudiante de quinto año de Medicina. Alumna ayudante de Nefrología.

Katiuska Danay Rodríguez Espinosa, Hospital General Docente: "Dr. Ernesto Guevara de la Serna"

Especialista de Primer grado en Medicina General Integral. Especialista de Primer grado en Nefrología. Profesor Asistente

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Publicado

28.06.2024

Cómo citar

1.
Escalona González SO, Caballero Mota Y, Rodríguez Alvarez Y, León Acebo M, González Milán ZC, Ricardo Paez B, et al. Red neuronal artificial para la predicción de mortalidad de pacientes con enfermedad renal crónica. Rev Cubana Med Milit [Internet]. 28 de junio de 2024 [citado 2 de abril de 2025];53(3):e024038408. Disponible en: https://revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/38408

Número

Sección

Artículo de Investigación