PREDICTING DENTAL IMPLANT FAILURES BY INTEGRATING MULTIPLE CLASSIFIERS

NANCY B. GANZ; ALICIA E. ARES; HORACIO D. KUNA

REVISTA DE CIENCIA Y TECNOLOGíA

CENTRO DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO TECNOLÓGICO, FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, QUÍMICAS Y NATURALES, UNIVERSIDAD NACIONAL DE MISIONES

Lugar: Posadas; Año: 2020 vol. 34 p. 13 - 23

0329-8922

El campo de la Ciencia de Datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo detécnicas en el sector de la salud. Estos avances se ven reflejados en la predicción de enfermedades,clasificación de imágenes, identificación y reducción de riesgos, así como muchos otros. Este trabajotiene por objetivo investigar el beneficio de la utilización de múltiples algoritmos de clasificación,para la predicción de fracasos en Implantes Dentales de la provincia de Misiones, Argentina yproponer un procedimiento validado por expertos humanos. El modelo abarca la integración de variostipos de clasificadores. La experimentación es realizada con cuatro conjuntos de datos, un conjuntode Implantes Dentales confeccionado para el estudio de caso, un conjunto generado artificialmente yotros dos conjuntos obtenidos de distintos repositorios de datos. Los resultados arrojados del enfoquepropuesto sobre el conjunto de datos de Implantes Dentales, es validado con el desempeño en laclasificación por expertos humanos. Nuestro enfoque logra un porcentaje de acierto del 93% de casoscorrectamente identificados, mientras que los expertos humanos consiguen un 87% de precisión. Enbase a esto podemos alegar, que los sistemas de múltiple clasificadores son un buen enfoque parapredecir fracasos en implantes dentales.