Case based reasoning applied to medical diagnosis using multi-class classifiera preliminary study
- Viveros-Melo, D. 1
- Ortega-Adarme, M. 1
- Blanco Valencia, X. 2
- Castro-Ospina, A. E. 3
- Murillo Rendón, S. 4
- Peluffo-Ordóñez, D. H. 5
- 1 Universidad de Nariño Pasto - Colombia
- 2 Universidad de Salamanca, Salamanca - Spain
- 3 Tecnológico Metropolitano, Medellín - Colombia
- 4 Universidad Autónoma de Manizales, Manizales - Colombia
- 5 Universidad Técnica del Norte Ibarra - Ecuador
Année de publication: 2017
Volumen: 8
Número: 1
Pages: 232-243
Type: Article
Résumé
CBR ha demostrado ser apropiado para trabajar con datos de dominios poco estructurados o situaciones donde es difícil la adquisición de conocimiento, como es el caso del diagnóstico médico, donde es posible identificar enfermedades como: cáncer, predicción de epilepsia y diagnóstico de apendicitis. Algunas de las tendencias que se pueden desarrollar para CBR en la ciencia de la salud están orientadas a reducir el número de características en datos de gran dimensión. Una contribución importante puede ser la estimación de probabilidades de pertenencia a cada clase para los nuevos casos. Con el fin de representar adecuadamente la base de datos y evitar los inconvenientes causados por la alta dimensión, ruido y redundancia de los mimos, en este trabajo, se utiliza varios algoritmos en la etapa de pre-procesamiento para realizar una selección de variables y reducción de dimensiones. Además, se realiza una comparación del rendimiento de algunos clasificadores multi-clase representativos para identificar el más eficaz e incluirlo en un esquema CBR. En particular, se emplean cuatro técnicas de clasificación y dos técnicas de reducción para hacer un estudio comparativo de clasificadores multi-clase sobre CBR.
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