PrediDia: Un Enfoque Predictivo para la Evaluación de la Diabetes - Campillo-Piqueras, Andrea (My University, 2025)
En el presente trabajo fin de máster se compara distintas técnicas de la ciencia de datos, machine learning y deep learning con el objetivo de predecir si un individuo padece diabetes mellitus tipo 2, a partir de características antropomórficas y socioculturales, sin tener en cuenta datos clínicos, normalmente con un coste alto por individuo, reduciéndose con ello los costes sanitarios y pudiendo aplicarse en ámbitos sociales con difícil acceso al sistema de salud, como pudiera ser zonas rurales o regiones del tercer mundo. Basado en metodologías de machine learning, se ha determinado el mejor modelo posible capaz de predecir la enfermedad objeto de este trabajo. Para ello se han obtenido diez conjuntos de datos, dos de ellos utilizados de forma intensiva, a partir de encuestas masivas realizadas en Estados Unidos por los “Centros de Control de Prevención de Enfermedades”. Después se realiza un estudio estadístico, determinando los atributos más relevantes, seleccionando las técnicas de balanceo e hiperparámetros óptimos para los distintos algoritmos de aprendizaje supervisado, consiguiendo los mejores modelos; procediendo a la selección, basado en métricas objetivas, del que mejor cumple los objetivos. Además, se han incluido en la comparativa un modelo basado en redes neuronales artificiales densas y otro basado en el ensamblaje de los mejores algoritmos. Se demostrará en este trabajo, en el que se obtendrán modelos basados en machine learning y deep learning con capacidades de predicción superior al 80%, hacen viable un triage temprano de la enfermedad, sin usar parámetros clínicos. Por todo ello, este trabajo podría ser disruptivo en el ámbito sanitario, ahorrando tiempo y costes. Pudiéndose aplicar de forma práctica cómo primer triage en la detección de la enfermedad, además de servir de guía metodológica en proyectos de la misma índole.
In this final master's work, different techniques from data science, machine learning and deep learning are compared with the aim of predicting whether an individual suffers from type 2 diabetes mellitus, based on anthropomorphic and sociocultural characteristics, without considering clinical data, thereby reducing health costs and being able to be applied in social areas with difficult access to the health system. Following a methodology based on machine learning, the best possible model capable of predicting the disease object of this work has been determined. To this end, ten datasets of data have been obtained, two of them used intensively, from massive surveys carried out in the United States by the "Centers for Disease Control and Prevention". After conducting a statistical study, determining the most relevant attributes, selecting the optimal balancing techniques and hyperparameters for the different supervised learning algorithms, obtaining the best models by proceeding to the selection, based on objective metrics, of the one that best adapts to reaching the objectives. In addition to a model based on dense artificial neural networks, a model based on an ensemble of the best algorithms has also been included in the comparison. As will be demonstrated in this work, in which models based on machine learning and deep learning will be obtained with prediction capabilities greater than 80%, they make feasible an early triage of the disease, without using clinical parameters. For all these reasons, this work could be disruptive in the healthcare field, saving time and costs. Focus on potential for practical use as a first triage in the detection of the disease, in addition to serving as a methodological guide in projects of the same nature.
Keywords: datos; deep learning; diabetes; machine learning; predicción; data; prediction; Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos/ Visual Analytics and Big Data