Asignación de órganos en trasplante hepático mediante regresión ordinal
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- Research areas:
- Year:
- 2013
- Type of Publication:
- In Proceedings
- Authors:
- Book title:
- Actas del VII Simposio de Teoría y Aplicaciones de Minería de Datos (TAMIDA2013), XV Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2013)
- Pages:
- 1343-1352
- Organization:
- Madrid (Spain)
- Month:
- 17th-20th September
- ISBN:
- 978-84-695-8348-7
- Abstract:
- En este trabajo se presenta una metodología novedosa de asignación donante-receptor en el contexto de trasplante hepático, utilizando para ello técnicas de reconocimiento de patrones. Más concretamente, se construye un modelo para predecir la supervivencia del injerto a distintos niveles temporales a partir de la información contenida en una base de datos de pares de donantes-receptores pertenecientes a siete hospitales españoles y uno inglés. La metodología final de asignación aúna el mejor modelo predictivo obtenido junto con una de la metodologías más habituales en trasplante hepático (conocida como \emph{Model for End-stage Liver Disease score} o MELD). El modelo de clasificación desarrollado hace uso de un paradigma de aprendizaje conocido como regresión ordinal (ya que las clases del problema presentan un orden natural entre ellas) desarrollando para ello un método de descomposición binaria en cascada. Los resultados obtenidos muestran que dicha metodología obtiene resultados muy prometedores para resolver este difícil problema de asignación donante-receptor y que la unión de dicho modelo con el método MELD conduce a un compromiso entre el principio de supervivencia (proporcionado por el modelo predictivo) y la gravedad del paciente (proporcionada por el MELD).
