Universidad de Antioquia, Revista Facultad Nacional de Salud Pública, 2(41), p. e351168, 2023
DOI: 10.17533/udea.rfnsp.e351168
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Objetivo: Se propuso aplicar modelos basados en técnicasde aprendizaje automático como apoyo para el diagnósticotemprano de la diabetes mellitus, utilizando variables dedatos ambientales, sociales, económicos y sanitarios, sin ladependencia de la toma de muestras clínicas. Metodología: Se utilizaron datos de 10 889 usuarios afiliados al régimen subsidiado de salud de la zona suroccidental en Colombia, diagnosticados con hipertensión y agrupados en usuarios sin (74,3 %) y con (25,7 %) diabetes mellitus. Se entrenaron modelos supervisados utilizando k vecinos más cercanos, árboles de decisión y bosques aleatorios, así como modelos basados en ensambles, aplicados a la base de datos antes ydespués de balancear el número de casos en cada grupo dediagnóstico. Se evalúo el rendimiento de los algoritmosmediante la división de la base de datos en datos de entreno y de prueba (70/30, respectivamente), y se utilizaron métricas de exactitud, sensibilidad, especificidad y área bajo la curva. Resultados: Los valores de sensibilidad aumentaron considerablemente al utilizar datos balanceados, pasando de valores máximos del 17,1 % (datos sin balancear) a valores de hasta 57,4 % (datos balanceados). El valor más alto de área bajo la curva (0,61) fue obtenido con los modelos de ensambles, al aplicar un balance en el número de datos por cada grupo y al codificar las variables categóricas. Las variables de mayor peso estuvieron asociadas con aspectos hereditarios (24,65 %) y con el grupo étnico (5.59 %), además de la dificultad visual, el bajo consumo de agua, una dieta baja en frutas y verduras, y el consumo de sal y azúcar. Conclusiones: Aunque los modelos predictivos, utilizando información socioeconómica y ambiental de las personas, surgen como una herramientan para el diagnóstico temprano de la diabetes mellitus, estos aún deben ser mejorados en su capacidad predictiva.