Minería de datos para la evaluación del riesgo de malignidad en pacientes con nódulos tiroideos con estudio citológico Bethesda IV
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Resumen
Introducción: en el campo de la salud, cada decisión representa datos, y las técnicas de minería de datos han empezado a ser una metodología prometedora para el análisis de esta información, especialmente en el diseño de los modelos predictivos.
Métodos: estudio observacional analítico de pacientes mayores de 15 años, con reporte
de punción de aspiración con aguja fina con estudio Bethesda IV, sometidos a manejo quirúrgico en el Hospital de San José de Bogotá. Los datos recogidos de los pacientes se incluyeron en tres grupos: la información sociodemográfica y clínica, los hallazgos en la citología y los reportes de la ecografía. Se realizó el análisis mediante Naive-Bayes, árbol de decisión y redes neuronales. Se usó la herramienta
Weka versión 3.8.2. Resultados: de los 427 pacientes, 195 tuvieron resultados de patología de carcinoma de tiroides (45,6 %). Se evidenciaron mejores resultados usando la validación cruzada (10 fold) comparado con partición (66 %), la técnica
de Bayes tuvo mejores resultados de clasificación correcta (91,1 %), comparado con la técnica de árbol (87,8 %) y la red neuronal (88,2 %). Conclusiones: el uso de la técnica de Naive Bayes muestra una importante exactitud para determinar la predicción
de riesgo de malignidad en los pacientes con estudio citológico Bethesda IV, lo cual permitiría orientar de forma adecuada el manejo quirúrgico de los pacientes.
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Este artículo es publicado por la Revista Acta de Otorrinolaringología & Cirugía de Cabeza y Cuello.
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eISSN: 2539-0856
ISSN: 0120-8411
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