Resumen

La hepatitis C es una enfermedad prevalente en el mundo. Cada año se registran entre 3 y 4 millones de nuevos casos de hepatitis C en todo el mundo. Una predicción eficaz y oportuna de la enfermedad puede ayudar a las personas a conocer su estadio de hepatitis C. Para identificar el estadio de la enfermedad, se han utilizado diversos marcadores bioquímicos séricos no invasivos e información clínica de los pacientes. Las técnicas de aprendizaje automático han sido una herramienta alternativa eficaz para determinar el estadio de esta enfermedad crónica del hígado y evitar los efectos secundarios de la biopsia. En este estudio, se presenta un Sistema Inteligente de Diagnóstico del Estadio de la Hepatitis C (IHSDS) potenciado con aprendizaje automático para predecir el Estadio de la Hepatitis C en un humano utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA). El conjunto de datos obtenido del repositorio de aprendizaje automático de la UCI contiene 29 características, de las cuales se seleccionan las 19 más reverentes para llevar a cabo el estudio; el 70% del conjunto de datos se utiliza para el entrenamiento y el 30o para la validación. El valor de precisión se compara con el IHSDS propuesto con modelos presentados anteriormente. El IHSDS propuesto ha alcanzado una precisión del 98,89% durante el entrenamiento y del 94,44% durante la validación.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:Hepatitis C, estadio, IHSDS, sistema inteligente de diagnóstico del estadio de la hepatitis C, red neuronal artificial, técnicas de aprendizaje automático, efectos secundarios de la biopsia, herramienta alternativa eficaz, diversos sueros no invasivos, conjunto de datos.
• Keywords:Hepatitis C, Stage, IHSDS, Intelligent Hepatitis C Stage Diagnosis System, Artificial Neural Network, Machine learning techniques, biopsy side effects, effective alternative tool, various noninvasive serum, dataset