Desarrollo de biomarcadores basados en determinantes socioeconómicos y demográficos para el diagnóstico de enfermedades multifactoriales no transmisibles por medio de redes neuronales profundas.

Abstract

La incidencia y prevalencia de dos enfermedades no transmisibles las cuales son diabetes mellitus y caries dentales, están en aumento, motivo principal por el que en los últimos años el estudio de la relación que hay entre estos dos padecimientos ha incrementado. Tanto la caries como la diabetes, son enfermedades multifactoriales, que tienen diversos factores de riesgo que contribuyen su inicio y progresión. Los factores de riesgo pueden clasificarse en biológicos, ambientales o socioconductuales, por mencionar algunos. La caries es problema de salud pública a nivel mundial y es conocida como la enfermedad no transmisible más extendida. La diabetes actualmente está afectando a la población mexicana en niveles preocupantes, ocupando el primer lugar en prevalencia de este padecimiento. Debido a que ambas enfermedades son prevenibles, en este trabajo se propone ell uso de una Red Nuronal Artificial que sea capaz de clasificar a los sujetos con presencia o ausencia de estas afecciones, utilizando 31 características que describen el estado del paciente. El modelo es evaluado mediante análisis estadístico tomando en cuenta la precisión, función de pérdida, el área bajo la curva (AUC por sus siglas en inglés) y la curva de características operativas receptoras (ROC por sus siglas en inglés). Se obtuvieron resultados estadísticamente significativos tieniendo una precisión de 0.99, AUC de 0.99 para las curvas ROC.