Predicción temprana de morbilidad materna extrema usando aprendizaje automático /
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Date
2017
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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.