Aplicación del algoritmo del bosque aleatorio a un modelo de clasificación de la anemia en niños peruanos

• Céspedes Panduro, Bernardo ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Mayor de San Marcos

     Universidad Nacional Mayor de San Marcos

     Perú

     
• Localización: Mediciego, ISSN-e 1029-3035, Vol. 28, - 28, 2022
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of the random forest algorithm to a model of anemia classification in Peruvian children
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    Introducción: en el Perú, durante los últimos años se observa una disminución de la pobreza. No obstante, la prevalencia de anemia continúa alta; afecta a 40,00 % de los niños de seis a 35 meses de edad.Objetivo: identificar los factores de riesgo o pronósticos en la aparición de anemia en niños peruanos.Métodos: se realizó un estudio observacional transversal a partir de la base de datos creada para la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar, por el Instituto Nacional de Estadística e Informática durante los años 2015-2019. La población estuvo constituida por 57 410 niños de seis a 35 meses de edad, que contaban con exámenes de hemoglobina. Se seleccionaron 33 variables independientes y se plantearon seis procedimientos con el algoritmo del bosque aleatorio. Se obtuvieron valores de los indicadores área bajo la curva, especificidad y sensibilidad.Resultados: el procedimiento que mejor predijo la presencia de anemia, con valores para los indicadores de especificidad (63,62 %) y sensibilidad (65,88 %) más similares, utilizó datos balanceados con reajuste de los parámetros, reducción de la cantidad de árboles y selección de variables.Conclusiones: las cinco variables independientes más importantes para el modelo fueron: edad del niño, altitud del conglomerado, número de visitas prenatales por embarazo, momento del primer control prenatal y talla de la madre. El estudio aportó evidencias científicas acerca del uso de los algoritmos de aprendizaje automático para predecir la aparición de anemia en función de factores de riesgo comunes

  • English

    Introduction: in Peru, in recent years there is a decrease in poverty. However, the prevalence of anemia continues high; it affects 40,00 % of children from six to 35 months of age.Objective: to identify risk factors or forecasts in the appearance of anemia in Peruvian children.Methods: a transverse observational study was carried out from the database created for the Demographic and Family Health Survey, by the National Institute of Statistics and Informatics during the years 2015-2019. The population was constituted by 57 410 children from six to 35 months of age, which had hemoglobin exams. 33 independent variables were selected and six procedures were raised with the random forest algorithm. Values of the area indicators under the curve, specificity and sensitivity were obtained.Results: The procedure that best predicted the presence of anemia, with values for specificity indicators (63,62 %) and sensitivity (65,88 %) more similar, used balanced data with readjustment of the parameters, reduction of the amount of trees and selection of variables.Conclusions: the five most important independent variables for the model were: child age, conglomerate altitude, number of prenatal visits for pregnancy, moment of the first prenatal control and size of the mother. The study provided scientific evidence about the use of automatic learning algorithms to predict the appearance of anemia based on common risk factors