{"id":872,"date":"2021-05-20T12:12:41","date_gmt":"2021-05-20T10:12:41","guid":{"rendered":"http:\/\/micro-stress.ucm.es\/?p=872"},"modified":"2024-04-30T11:05:53","modified_gmt":"2024-04-30T09:05:53","slug":"alberto-gutierrez-gallego-ha-presentado-recientemente-su-trabajo-fin-de-master-titulado-clasificador-multi-nivel-para-la-identificacion-de-individuos-en-riesgo-de-desarrollar-sobrepeso-dent","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/absys.dacya.ucm.es\/?p=872","title":{"rendered":"Alberto Guti\u00e9rrez Gallego ha presentado recientemente su Trabajo Fin de M\u00e1ster titulado \u201cClasificador Multi-nivel para la identificaci\u00f3n de individuos en riesgo de desarrollar sobrepeso\u00bb dentro del \u00e1mbito del proyecto GenObIA"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-justify\">Alberto Guti\u00e9rrez ha presentado recientemente su Trabajo Fin de M\u00e1ster dentro del \u00e1mbito del proyecto GenObIA, este desarrollo lleva por t\u00edtulo \u201cClasificador Multi-nivel para la identificaci\u00f3n de individuos en riesgo de desarrollar sobrepeso\u00bb. En este trabajo se ha desarrollado un sistema clasificador basado en t\u00e9cnicas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. El sistema consiste en un novedoso mecanismo de clasificaci\u00f3n Multi-nivel en el que se combinan hasta tres clasificadores diferentes. \u00c9stos han sido seleccionados de un conjunto de 14 algoritmos de clasificaci\u00f3n supervisada mediante un proceso previo de validaci\u00f3n cruzada. El clasificador funciona colocando por niveles distintos algoritmos de clasificaci\u00f3n y estableciendo unos umbrales para la aceptaci\u00f3n de la respuesta de cada uno de los algoritmos. Los algoritmos de clasificaci\u00f3n proporcionan tanto el grupo que asignan, como la probabilidad de que esa clasificaci\u00f3n sea correcta. Si la probabilidad que proporciona el primer algoritmo es superior a este umbral, la decisi\u00f3n del clasificador se da por correcta, en caso contrario se solicita una clasificaci\u00f3n al algoritmo del siguiente nivel y as\u00ed sucesivamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Este clasificador Multi-nivel se ha dise\u00f1ado espec\u00edficamente para adaptarse a los datos del proyecto Genobia-CM, aunque su dise\u00f1o permite aplicarlo a cualquier otro problema que utilice el formato de datos de entrada adecuado, que es el habitual en problemas de clasificaci\u00f3n. Genobia es un proyecto participado por un consorcio de 20 instituciones, hospitales y empresas, financiado por el Fondo Social Europeo y la Comunidad de Madrid. El proyecto busca dise\u00f1ar, utilizando inteligencia artificial, algoritmos predictivos para la identificaci\u00f3n de personas en riesgo de desarrollar sobrepeso, obesidad y sus patolog\u00edas asociadas. En este trabajo se ha utilizado una base de datos con 1179 individuos proporcionada por el Consorcio en el que se recoge informaci\u00f3n de los h\u00e1bitos de vida y adherencia a la dieta mediterr\u00e1nea. Se ha implementado el clasificador Multi-nivel como algoritmo predictivo y de clasificaci\u00f3n del riesgo de padecer sobrepeso, adapt\u00e1ndolo a los datos proporcionados donde el n\u00famero de casos de obesidad es muy reducido. Mediante nuestra propuesta se consigue reducir el n\u00famero de falsos negativos (casos de personas que padecen sobrepeso clasificadas como que no lo padecen), lo que es fundamental dentro del problema en cuesti\u00f3n, ya que, al tratarse de salud p\u00fablica, esto implica reducir el n\u00famero de acciones cl\u00ednicas err\u00f3neas u omitidas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">Los resultados obtenidos rondan el 80 % de tasa de exactitud y nuestro sistema est\u00e1 perfectamente preparado para aceptar los datos que proporcione el consorcio en el futuro. Estos datos incluir\u00e1n informaci\u00f3n gen\u00e9tica de cada individuo y esperamos que adem\u00e1s incluya un mayor n\u00famero de casos. Adem\u00e1s, se han realizado otros tipos de clasificadores basados en \u00e1rboles de decisi\u00f3n, as\u00ed como un exhaustivo an\u00e1lisis de las variables, su influencia en los modelos, redundancias y un estudio de sensibilidad de los modelos a las mismas.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/absys.dacya.ucm.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/tfg_alberto_gutierrez_gallego-578x1024.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-873\"\/><\/figure><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Alberto Guti\u00e9rrez ha presentado recientemente su Trabajo Fin de M\u00e1ster dentro del \u00e1mbito del proyecto GenObIA, este desarrollo lleva por t\u00edtulo \u201cClasificador Multi-nivel para la identificaci\u00f3n de individuos en riesgo de desarrollar sobrepeso\u00bb. 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