Desarrollo de una metodología de identificación automática de diagnósticos críticos a nivel cerebral en el departamento de radiología de la Fundación Valle del Lili (2020)
El objetivo de este trabajo es proponer una metodología de identificación de diagnósticos significativos a nivel cerebral usando estudios de resonancia magnética de 98 pacientes: 33 con cerebros sanos y 65 pacientes con cerebros patológicos. Para esto, se implementan máquinas de aprendizaje para clasificar los estudios cerebrales entre sujetos sanos y patológicos, de acuerdo con los hallazgos por imagen para priorizar la revisión del estudio y su consecuente notificación oportuna del hallazgo crítico. Para la clasificación de los diagnósticos, se hizo la comparación de cinco modelos de máquinas de aprendizaje para obtener el modelo con las mejores métricas. Los resultados de clasificación fueron sobresalientes, pero el mejor fue el modelo Naive Bayes con unos resultados de exactitud, kappa y medida F de 100%, demostrando su alta exactitud al predecir el diagnóstico crítico cerebral al determinar la ausencia de falsos positivos y falsos negativos, lo cual permitiría priorizar las tareas de lectura y suponer un mejor desenlace clínico del paciente. Los hallazgos de este trabajo sugieren la utilidad de la metodología propuesta para identificar automáticamente alteraciones significativas en estudios de resonancia magnética cerebral que permitiría clasificarlos y priorizarlos en la lista de tareas de lectura