(untitled) (Alerta, Revista científica del Instituto Nacional de Salud, 2025)
Introducción. La inteligencia artificial ha evolucionado, convirtiéndose así en una herramienta esencial para el análisis de información en medicina. Objetivo. Desarrollar, optimizar y comparar el desempeño de distintos modelos de machine learning para analizar factores asociados a la enfermedad renal crónica. Metodología. Se desarrollaron modelos de machine learning para predecir la enfermedad renal crónica. Se construyeron modelos de regresión logística, máquinas de soporte vectorial, bosque aleatorio y árboles de decisión, y se evaluaron las métricas de rendimiento. Se seleccionó el modelo con menor desempeño y se optimizó mediante técnicas convencionales de aprendizaje automático, ajuste de hiperparámetros y enfoques avanzados. El desempeño se evaluó utilizando la exactitud, área bajo la curva, sensibilidad, especificidad, intervalos de confianza al 95 %, y valores de p < 0,05. Resultados. La regresión logística se destacó por su exactitud (85,29 %) y sensibilidad (95,65 %) y las máquinas de soporte vectorial por el área bajo la curva (92,09 %). El bosque aleatorio logró un equilibrio entre exactitud (82,35 %) y área bajo la curva (90,32 %). El árbol de decisión presentó una alta especificidad (90,91 %) y valor predictivo positivo (90 %). Tras el ajuste de hiperparámetros, el árbol de decisión alcanzó una exactitud de 80,39 %. Conclusión. La regresión logística, las máquinas de soporte vectorial y el bosque aleatorio presentaron el mejor desempeño con entrenamiento convencional. Las técnicas de machine learning permitieron ajustar y optimizar el desempeño de los modelos y se identificó al sexo masculino, la hipertensión arterial y la exposición a plaguicidas como factores determinantes de la enfermedad renal crónica.