La hipertensión portal (HTP) es un evento clave en la evolución de diferentes enfermedades hepáticas crónicas y conduce a la morbilidad y mortalidad de los pacientes. El método tradicional de evaluación fiable de la HTP es la medición del gradiente de presión venosa hepática (GPVH), que es invasiva y no siempre está disponible o es aceptable para los pacientes. La medición del GPVH es relativamente cara y depende de la experiencia del médico. Existen muchos métodos no invasivos potenciales para predecir la HTP, de los cuales la elastografía transitoria hepática se considera el más preciso; sin embargo, incluso la elastografía transitoria carece de la precisión necesaria para ser un método de diagnóstico no invasivo perfecto de la HTP. En esta investigación, nos centramos en métodos no invasivos de evaluación de la HTP que se basan en algoritmos seleccionados de aprendizaje supervisado que utilizan un amplio conjunto de datos obtenidos de forma no invasiva, incluidas mediciones demográficas, clínicas, de laboratorio, instrumentales y de elastografía transitoria. Para construir el meta-algoritmo de clasificación de mejor rendimiento, se ha probado un conjunto de 21 algoritmos de clasificación. El problema se amplió seleccionando los atributos clínicos de mejor rendimiento mediante métodos de filtrado específicos del algoritmo que ofrecen la tasa de error más baja para predecir la HTP clínicamente significativa. El metaalgoritmo sugerido supera objetivamente a otros métodos encontrados en la literatura y puede ser un buen sustituto de los métodos invasivos de evaluación de la HTP.
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