Métodos de aprendizaje automático como ayuda a la toma de decisiones médicas

Abstract

En el campo de la medicina se deben tomar decisiones complicadas basadas en las experiencias de profesionales, pero sin ser capaces de cuantificar los factores que influyen y las distintas opciones existentes. El aprendizaje automático permite desarrollar herramientas que utilizando datos de otros pacientes ayude a la toma de decisiones y cuantifique las distintas posibilidades. En este trabajo se desarrolla una herramienta que ayuda a determinar el éxito de la indometacina como prevención de la pancreatitis, una complicación habitual tras someterse a la CPRE. Además, se demuestra la utilización de métodos bayesianos para la elección de hiperparámetros y los valores Shapley como herramienta para interpretar los modelos de predicción.