Predicción temprana de morbilidad materna extrema usando aprendizaje automático /

Abstract

La Morbilidad Materna Extrema (MME) es un problema de salud pública en el mundo. Ocurre durante el embarazo, parto, o puerperio, esta condición pone en riesgo la vida de la mujer y del bebé. Esta condición es muy difícil de detectar en una etapa temprana. En respuesta a lo anterior, este trabajo propone la utilización de técnicas de Aprendizaje Automático, que se consideran más relevantes en un entorno biomédico, usando el aprendizaje para predecir el nivel de riesgo de morbilidad materna extrema en pacientes durante el embarazo. La población estudiada corresponde a las mujeres que embarazadas reciben atención prenatal y conclusión de su embarazo en la E.S.E Clínica de Maternidad Rafael Calvo (CMRC) en Cartagena, Colombia. Para la construcción de esta herramienta inicialmente se recolectó la información más importante de las gestantes de control prenatal a través de formularios. Con esta información se creó una base de datos para el proyecto que incluyó datos de 2015 y 2016. Debido a la cantidad de variables del estudio se decide hacer un proceso de filtrado de variables al conjunto de entrenamiento que corresponde al 80 % de la muestra, quedando solo con las variables que contribuyan sensiblemente al buen desempeño del clasificador. La técnica de filtrado utilizada es selección de características que determinan la correlación entre atributos y la variable que se desea predecir. La herramienta fue construida usando varias técnicas de aprendizaje automático como son la regresión logística, regresión logística polinomial y máquinas de soporte vectorial.