NephroPredict es un proyecto de aprendizaje automático orientado a la detección temprana de la Enfermedad Renal Crónica, una patología que afecta a millones de personas en todo el mundo y que requiere detección precoz para reducir la necesidad de diálisis y trasplantes.
Resumen del proyecto: objetivo identificar pacientes con riesgo de ERC mediante modelos predictivos entrenados con datos clínicos y de laboratorio. El conjunto de datos proviene del repositorio UCI y contiene variables relevantes como presión arterial, gravedad específica, albúmina, azúcar, glóbulos rojos, urea en sangre, creatinina sérica, sodio, potasio, hemoglobina, recuento de leucocitos, recuento de eritrocitos, hipertensión y la clase objetivo.
Enfoque técnico: se implementaron y compararon varios algoritmos de machine learning entre ellos regresión logística, KNN, SVM, árbol de decisión y Random Forest. Además se aplicó ajuste de hiperparámetros mediante GridSearchCV y se evaluó el rendimiento con métricas como exactitud, precisión, recall, F1 y validación cruzada.
Resultados clave: tras el afinado de modelos SVM mostró una mejora notable al ajustar kernel y regularización; regresión logística y KNN presentaron ligeras mejoras pero con indicios de sobreajuste; el árbol de decisión resultó sensible a la profundidad y criterios de división. Random Forest fue el modelo más robusto alcanzando 100% de precisión en el conjunto de entrenamiento y 96.55% en el conjunto de prueba, por lo que se recomienda como modelo principal para este dataset.
Visualización y entrega: el proyecto incluye visualizaciones profesionales como tablas estilizadas y gráficos de barras para comparar desempeño entre modelos, además del código y notebooks utilizados para facilitar la reproducibilidad y la integración en soluciones clínicas.
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Licencia y autoría: el proyecto original está disponible bajo licencia MIT y fue desarrollado por Abubakar Shabbir. Si desea adaptar esta solución a su organización o desplegar servicios de IA clínicos con cumplimiento y seguridad de datos, en Q2BSTUDIO podemos ayudarle a diseñar, implementar y mantener la solución.
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