Herramienta de Clasificación para Pacientes con Diabetes Basada en Modelos de Aprendizaje Máquina

Abstract

El modelo de predicción sobre la diabetes utilizando la IA como herramienta de evaluación basado en datos biomédicos. Se busca prevenir al sujeto de los diferentes niveles de la diabetes. Primeramente, se buscó una base de datos médica para tener datos sólidos. Después se generaron 3 códigos que contenían el análisis contrario de datos, la correlación de las gráficas de los modelos XGBoost, Random Forest y KNN. Los resultados obtenidos son que al usar el modelo SVM denominado método Kernel con la matriz de confusión la exactitud tiende a 0.73, en el modelo XGBoost es de 0.75, en el modelo KNN 0.72 y en el modelo Random forest 0.77 de exactitud. Aporta una herramienta de predicción con IA de un 77% de exactitud cuando se detecta un posible paciente diabético.