Modelo de clasificación machine learning para pronosticar secuelas físicas en pacientes postcovid.
View/
Compartir en:
- Views
- Downloads
Date
2023Publicador
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
Documentos PDF
Abstract
El Covid 19 es un virus infeccioso que produce un síndrome respiratorio agudo severo, y
entre los síntomas más frecuentes son los síntomas respiratorios, la fiebre y también
síntomas gastrointestinales. Una de las características de este virus es que luego del periodo
de recuperación, en algunos casos se presentan secuelas físicas tales como tos, pérdida de
olfato, dolores musculares, dolor de cabeza, etc, secuelas que han ocasionado víctimas
fatales en todo el mundo. Por lo tanto, en este estudio se realizó un modelo de clasificación
machine learning para pronosticar secuelas físicas en pacientes postcovid, como muestra se
utilizó información de 1436 observaciones de pacientes del Hospital Universitario
Departamental de Nariño quienes resultaron positivos para covid 19, luego de la
recuperación de estos pacientes se obtuvo información sobre la variable de interés para esté
estudio que fue la presentación de secuelas físicas post covid. Se obtuvo que el modelo con
mejores métricas de desempeño fue el de árboles de clasificación con auc de 0.73. Se
concluye que el modelo de clasificación es útil para identificar los posibles casos de
individuos con secuelas postcovid y de esa manera gestionar las acciones hospitalarias para
disminuir complicaciones y víctimas fatales después del periodo de recuperación causado
por el virus Covid – 19