Resumen

En las últimas décadas, la minería de datos médicos se ha convertido en un tema de minería de datos muy popular. Los investigadores han propuesto varias herramientas y metodologías para desarrollar sistemas médicos expertos eficaces. El diagnóstico de las enfermedades cardíacas es uno de los temas importantes y muchos investigadores han intentado desarrollar sistemas expertos médicos inteligentes para ayudar a los médicos. En este trabajo, proponemos el uso del algoritmo PSO con un enfoque de refuerzo para extraer reglas para reconocer la presencia o ausencia de enfermedad arterial coronaria en un paciente. El peso de los ejemplos de entrenamiento que son clasificados correctamente por las nuevas reglas se reduce mediante un mecanismo de refuerzo. Por lo tanto, en el siguiente ciclo de generación de reglas, la atención se centra en aquellas reglas difusas que dan cuenta de los casos actualmente mal clasificados o no cubiertos. Hemos utilizado conjuntos de datos de enfermedades coronarias tomados de la Universidad de California Irvine, (UCI), para evaluar nuestro nuevo enfoque de clasificación. Los resultados muestran que el método propuesto puede detectar la enfermedad arterial coronaria con una precisión aceptable. Además, las reglas descubiertas también tienen una gran capacidad de interpretación.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería del transporte Neurociencias Seguridad del transporte Ingeniería ferroviaria
• Subjects:Agorithms (Math) Transport engineering Neurosciences Transport safety Railway engineering
• Palabras claves:enfermedad arterial coronaria, sistema médico experto, nuevo enfoque de clasificación, minería de datos médicos, ciclo de generación de reglas, peso del entrenamiento, tema de minería de datos, conjunto de datos de la enfermedad, varias herramientas propuestas, universidad de california
• Keywords:coronary artery disease, medical expert system, new classification approach, medical data mining, rules generation cycle, weight of training, data mining subject, disease data set, proposed several tools, university of california