Resumen

En este artículo, presentamos un método basado en probabilidades para predecir la enfermedad de la malaria en una etapa temprana. La malaria es una enfermedad muy peligrosa que crea muchos problemas de salud. Por lo tanto, hay una necesidad de un sistema que nos ayude a reconocer esta enfermedad en etapas tempranas a través de los síntomas visuales y de los datos ambientales. En este artículo, propusimos un modelo de red bayesiana (BN) para predecir la ocurrencia de la enfermedad de la malaria. El modelo de BN propuesto se construye sobre diferentes atributos de los síntomas de los pacientes y datos ambientales que se dividen en partes de entrenamiento y prueba. Nuestro modelo de BN propuesto, al ser evaluado en el conjunto de datos recopilado, arrojó resultados prometedores con una precisión del 81%. Por otro lado, el puntaje F1 también es una buena evaluación de estos modelos probabilísticos debido a la gran variación en los datos de clase. La complejidad de estos modelos es muy alta debido al aumento de los nodos padres en el diagram

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Malaria; Método basado en probabilidades; Red bayesiana; Etapa temprana; Síntomas visuales; Datos ambientales
• Keywords:Malaria; Probabilistic-based method; Bayesian network; Early stage; Visual symptoms; Environmental data