Modelo de Inteligencia artificial para el diagnóstico del dengue - Arroyo-Ruales, Wilson Efren; Soria-Poma, Xavier (Revista Científica Ciencia y Método, 2026)
El diagnóstico diferencial del dengue frente a otras arbovirosis representa un desafío clínico significativo en regiones endémicas. Este estudio más allá de proponer un modelo de Inteligencia Artificial (AI) para el diagnóstico del Dengue, realiza un estudio y preparación del entorno de los conjuntos de datos de Dengue para entrenar moledos de AI, especilamente de machine learning. Este estudio evaluó la efectividad de técnicas de machine learning aprendizaje supervisado para predecir la infección por dengue utilizando datos clínicos y demográficos. Se evaluaron varios algoritmos de clasificación binaria tanto paramétricos como no paramétricos mediante un proceso de validación cruzada y métricas de desempeño ampliamente utilizadas como el accuracy o el F1-score. Se halló que la calidad del dato afecta el resultado del modelo ya que en el dataset balanceado y con datos mejor tratados, el modelo binario entrega mejores resultados que en el dataset desbalanceado o con ruido en sus registros. Se concluye que, revisado evidencias cuantitativas, se necesita realizar un estudio y experimentación más profunda de los dataset de Dengue para facilitar el proceso de entramiento de los modelos de machine learning.