Diseño de un Modelo de Aprendizaje Automático para la Predicción de Casos de Infección por SARS-CoV-2 a Partir de Parámetros Clínicos de Laboratorio
ACI Vol 1 No 1
PDF

Palabras clave

Tuberculosis, variables, salud pública, modelo de aprendizaje.

Resumen

La tuberculosis (TB) es la décimo tercera causa de muerte en el mundo,
 en Colombia el país ha adoptado la “Estrategia Mundial denominada
 Fin a la TB 2016-2035” a fin de mitigar el contagio y muertes por la
 enfermedad. (abecé-tuberculosis. Minsalud). En el análisis de la TB se
 han definido variables tales como la edad, sexo, las condiciones de salu
bridad y residencia del paciente. Variables que están asociadas al desa
rrollo más temprano de esta enfermedad, no obstante, no se ha confir
mado que necesariamente sean estas quienes determinen una condición
 mortal en el paciente. Es por ello que a través de un modelo machi
ne learning se determinan las características más importantes que están
 relacionadas con la evolución de la enfermedad TB y caracterizar los
 perfiles de pacientes con TB, de acuerdo a la información de las bases
 de datos de la plataforma de notificación de eventos en salud pública
 Sivigila y así poder estimar el porcentaje de mortalidad que puede lle
gar a tener un paciente de TB. Realizando la implementación se pudo
 mejorar el modelo base del modelo basado en reglas siendo el Quadratic
 Discriminant Analysis el mejor por sus métricas las cuales no son muy
 buenas pero tienen una tendencia de superar el modelo base.

PDF

Referencias

20 nuevos laboratorios se alistan para iniciar el diagnóstico de covid-19 en el país. https://www.

ins.gov.co/Noticias/Paginas/20-nuevos-laboratorios-se-alistan-para-iniciar-diagn%C3%

B3stico-de-COVID-19-en-el-pa%C3%ADs.aspx. Accessed: 2022-03-21.

Colombia comenzará la vacunación contra el covid-19 el 20 de febrero. https://www.minsalud.gov.

co/Paginas/Colombia-comenzara-la-vacunacion-contra-el-covid-19-el-20-de-febrero-.aspx.

Accessed: 2022-03-17.

Coronavirus. https://www.who.int/es/health-topics/coronavirus#tab=tab_1. Accessed: 2022

-18.

Covid-19: número acumulado de casos en el mundo 2020–2022. https://es.statista.com/

estadisticas/1104227/numero-acumulado-de-casos-de-coronavirus-covid-19-en-el-mundo-enero-marzo/

Accessed: 2022-03-18.

Parámetros de laboratorio clínico en pacientes con la covid-19. http://scielo.sld.cu/scielo.php?

script=sci_arttext&pid=S0138-65572021000200018&lng=es&tlng=es. Accessed: 2022-03-17.

Presidente duque declara emergencia sanitaria frente a covid-19. https://www.minsalud.gov.co/

Paginas/Presidente-Duque-declara-Emergencia-Sanitaria-frente-a-COVID-19.aspx. Accessed:

-03-21.

Altini, N., Brunetti, A., Mazzoleni, S., Moncelli, F., Zagaria, I., Prencipe, B., Lorusso, E., Buonamico,

E., Carpagnano, G. E., Bavaro, D. F., Poliseno, M., Saracino, A., Schirinzi, A., Laterza, R., Serio, F. D.,

D’Introno, A., Pesce, F., and Bevilacqua, V. (2021). Predictive machine learning models and survival

analysis for COVID-19 prognosis based on hematochemical parameters. Sensors, 21(24):8503, DOI:

3390/s21248503, https://doi.org/10.3390/s21248503.

Alves, M. A., Castro, G. Z., Oliveira, B. A. S., Ferreira, L. A., Ramírez, J. A., Silva, R., and Guima

rães, F. G. (2021). Explaining machine learning based diagnosis of COVID-19 from routine blood

tests with decision trees and criteria graphs. Computers in Biology and Medicine, 132:104335, DOI:

1016/j.compbiomed.2021.104335, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104335.

Brinati, D., Campagner, A., Ferrari, D., Locatelli, M., Banfi, G., and Cabitza, F. (2020). Detec

tion of COVID-19 infection from routine blood exams with machine learning: A feasibility study.

Journal of Medical Systems, 44(8), DOI: 10.1007/s10916-020-01597-4, https://doi.org/10.1007/

s10916-020-01597-4.

Cabezas, C. (2020). Pandemia de la COVID-19: Tormentas y retos. Revista Peruana de Medicina Ex

perimental y Salud Pública, 37(4):603–4, DOI: 10.17843/rpmesp.2020.374.6866, https://doi.org/10.

/rpmesp.2020.374.6866.

Cabitza, F., Campagner, A., Ferrari, D., Resta, C. D., Ceriotti, D., Sabetta, E., Colombini, A., Vecchi,

E. D., Banfi, G., Locatelli, M., and Carobene, A. (2020). Development, evaluation, and validation of

machine learning models for COVID-19 detection based on routine blood tests. Clinical Chemistry

and Laboratory Medicine (CCLM), 59(2):421–431, DOI: 10.1515/cclm-2020-1294, https://doi.org/10.

/cclm-2020-1294.

https://doi.org/10.37511/apuntesci.v1n1a4

ISSN: 2745-2956

Chadaga, K., Prabhu, S., Bhat, K. V., Umakanth, S., and Sampathila, N. (2022). Medical diagnosis of

COVID-19 using blood tests and machine learning. Journal of Physics: Conference Series, 2161(1):012017,

DOI: 10.1088/1742-6596/2161/1/012017, https://doi.org/10.1088/1742-6596/2161/1/012017.

Ferrari, D., Motta, A., Strollo, M., Banfi, G., and Locatelli, M. (2020). Routine blood tests as a potential

diagnostic tool for COVID-19. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), 58(7):1095–1099, DOI:

1515/cclm-2020-0398, https://doi.org/10.1515/cclm-2020-0398.

Gao, Y., Cai, G.-Y., Fang, W., Li, H.-Y., Wang, S.-Y., Chen, L., Yu, Y., Liu, D., Xu, S., Cui, P.-F., Zeng,

S.-Q., Feng, X.-X., Yu, R.-D., Wang, Y., Yuan, Y., Jiao, X.-F., Chi, J.-H., Liu, J.-H., Li, R.-Y., Zheng, X.,

Song, C.-Y., Jin, N., Gong, W.-J., Liu, X.-Y., Huang, L., Tian, X., Li, L., Xing, H., Ma, D., Li, C.-R., Ye, F.,

and Gao, Q.-L. (2020). Machine learning based early warning system enables accurate mortality risk

prediction for COVID-19. Nature Communications, 11(1), DOI: 10.1038/s41467-020-18684-2, https:

//doi.org/10.1038/s41467-020-18684-2.

Imagina, diseña y construye: Revista Apuntes de Ciencia e Ingeniería

Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas

Gestoso-Pecellín, L., García-Flores, Y., González-Quintana, P., and Marrero-Arencibia, J. L. (2021).

Recomendaciones y uso de los diferentes tipos de test para detección de infección por SARS-COV

Enfermería Clínica, 31:S40–S48, DOI: 10.1016/j.enfcli.2020.10.001, https://doi.org/10.1016/

j.enfcli.2020.10.001.

Jalandra, R., Yadav, A. K., Verma, D., Dalal, N., Sharma, M., Singh, R., Kumar, A., and Solanki,

P. R. (2020). Strategies and perspectives to develop SARS-CoV-2 detection methods and diagnostics.

Biomedicine and Pharmacotherapy, 129:110446, DOI: 10.1016/j.biopha.2020.110446, https://doi.org/

1016/j.biopha.2020.110446.

Kukar, M., Gunˇcar, G., Vovko, T., Podnar, S., ˇ Cernelˇc, P., Brvar, M., Zalaznik, M., Notar, M., Moškon,

S., and Notar, M. (2021). COVID-19 diagnosis by routine blood tests using machine learning. Scientific

Reports, 11(1), DOI: 10.1038/s41598-021-90265-9, https://doi.org/10.1038/s41598-021-90265-9.

Lai, C. K. C. and Lam, W. (2021). Laboratory testing for the diagnosis of COVID-19. Biochemical and

Biophysical Research Communications, 538:226–230, DOI: 10.1016/j.bbrc.2020.10.069, https://doi.

org/10.1016/j.bbrc.2020.10.069.

Mazariegos-Herrera, C. J., Ozaeta-Gordillo, C. M., Menéndez-Veras, R. A., and Conde-Pereira, C. R.

(2020). El papel de las pruebas diagnósticas en el manejo de la pandemia COVID-19: un enfoque

desde el laboratorio clínico. Ciencia, Tecnología y Salud, 7(3):461–476, DOI: 10.36829/63cts.v7i3.990,

https://doi.org/10.36829/63cts.v7i3.990.

Parsons, I., Parsons, A., Balme, E., Hazell, G., Gifford, R., Stacey, M., Woods, D., and Russell

Jones, D. (2021). The use of routine blood tests to assist the diagnosis of COVID-19 in symptomatic

hospitalized patients. Annals of Clinical Biochemistry: International Journal of Laboratory Medicine, page

, DOI: 10.1177/0004563221999076, https://doi.org/10.1177/0004563221999076.

Sanchez Vera, N., Saavedra Hernandez, D., Hidalgo Mesa, C. J., Aguila Lopez, M., Abreu Gutie

rrez, G., Herrera Gonzalez, V., and Rodriguez Garcia, I. (2021). Parámetros de laboratorio clÃ

nico en pacientes con la COVID-19. Revista Cubana de Medicina Militar, 50, ISSN: 0138-6557, http:

//scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0138-65572021000200018&nrm=iso.

Schwab, P., Schütte, A. D., Dietz, B., and Bauer, S. (2020). Clinical predictive models for COVID

: Systematic study. Journal of Medical Internet Research, 22(10):e21439, DOI: 10.2196/21439, https:

//doi.org/10.2196/21439.

Vandenberg, O., Martiny, D., Rochas, O., van Belkum, A., and Kozlakidis, Z. (2020). Con

siderations for diagnostic COVID-19 tests.

Nature Reviews Microbiology, 19(3):171–183, DOI:

1038/s41579-020-00461-z, https://doi.org/10.1038/s41579-020-00461-z.

Wang, C., Deng, R., Gou, L., Fu, Z., Zhang, X., Shao, F., Wang, G., Fu, W., Xiao, J., Ding, X.,

Li, T., Xiao, X., and Li, C. (2020). Preliminary study to identify severe from moderate cases of

COVID-19 using combined hematology parameters. Annals of Translational Medicine, 8(9):593–593, DOI:

21037/atm-20-3391, https://doi.org/10.21037/atm-20-3391.

https://doi.org/10.37511/apuntesci.v1n1a4

ISSN: 2745-2956

Yamayoshi, S., Sakai-Tagawa, Y., Koga, M., Akasaka, O., Nakachi, I., Koh, H., Maeda, K., Adachi,

E., Saito, M., Nagai, H., Ikeuchi, K., Ogura, T., Baba, R., Fujita, K., Fukui, T., Ito, F., ichiro Hattori, S.,

Yamamoto, K., Nakamoto, T., Furusawa, Y., Yasuhara, A., Ujie, M., Yamada, S., Ito, M., Mitsuya, H.,

Omagari, N., Yotsuyanagi, H., Iwatsuki-Horimoto, K., Imai, M., and Kawaoka, Y. (2020). Comparison

of rapid antigen tests for COVID-19. Viruses, 12(12):1420, DOI: 10.3390/v12121420, https://doi.org/

3390/v12121420.

Zhang, L.-P., Wang, M., Wang, Y., Zhu, J., and Zhang, N. (2020). Focus on the 2019 novel coronavirus

(SARS-CoV-2). Future Microbiology, 15(10):905–918, DOI: 10.2217/fmb-2020-0063, https://doi.org/

2217/fmb-2020-0063.