ISISTAN 23985
INSTITUTO SUPERIOR DE INGENIERIA DEL SOFTWARE
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Aprendizaje automático aplicado a la detección temprana de problemas cognitivos
Autor/es:
GUILLERMO RODRÍGUEZ; GUILLERMO RODRÍGUEZ; VALERIA DÍAZ; VALERIA DÍAZ; M. VIRGINIA CIFUENTES; M. VIRGINIA CIFUENTES
Lugar:
Buenos Aires
Reunión:
Congreso; X Congreso Iberoamericano de Tecnologías de Apoyo a la Discapacidad; 2019
Institución organizadora:
AITADIS
Resumen:
la enfermedad. La EA es un trastorno genéticamente complejo de evolución lenta caracterizado por deterioro cognitivo. A escala global, se están realizando numerosas investigaciones centradas en la prevención, diagnóstico y tratamiento a partir del estudio de las expresiones de diferentes genes de cerebro que han evidenciado influencia sobre la EA. En este contexto, los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen una herramienta propicia para la clasificiación de pacientes con EA mediante el análisis de diferentes genes involucrados en el desarrollo de la enfermedad. Este artículo presenta cuatro algoritmos de clasificación (Naive Bayes, Random Forest, j48 y Regresión Logística) para clasificar 31 pacientes. Como resultado, se hallaron los genes que más influyen en el desarrollo de la EA, superando el 70% de precisión en la clasificación.
