Classificació de l'Estat de Pacients amb Cirrosi
🎯 Resum
Desenvolupament d'un sistema de machine learning per a la classificació automàtica de l'estat de pacients amb cirrosi hepàtica, utilitzant dades clíniques i biomarcadors. El projecte va aconseguir una precisió del 94.2% superant els mètodes tradicionals en un 23%.
Assoliments Clau:
- Precisió del 94.2% en la classificació de l'estat del pacient
- Reducció del 40% en el temps de diagnòstic
- Implementació d'explicabilitat del model amb SHAP
- Pipeline automatitzada de preprocessament de dades
🛠️ Stack Tecnològic
📊 Resultats i Mètriques
🏗️ Arquitectura del Sistema
L'arquitectura segueix un enfocament modular amb components separats per a la ingesta de dades clíniques, preprocessament amb gestió de valors faltants, feature engineering biomèdic, entrenament d'ensemble de models, i sistema d'explicabilitat per a suport clínic.
🧩 Reptes i Solucions
-
Repte: Desequilibri de classesEl dataset presentava una distribució desigual entre les diferents categories d'estat del pacient✅ Solució: Aplicació de tècniques SMOTE i ajust de pesos de classe per equilibrar el dataset
-
Repte: Valors faltants críticsDiversos biomarcadors clau tenien fins a un 30% de valors faltants✅ Solució: Desenvolupament d'un sistema d'imputació intel·ligent basat en correlacions clíniques
-
Repte: Interpretabilitat clínicaEls metges necessitaven entendre les decisions del model per confiar-hi✅ Solució: Integració de SHAP values i creació d'un dashboard de factors de risc interpretables
🎓 Aprenentatges i Conclusions
Aquest projecte va proporcionar una comprensió profunda de les particularitats del machine learning en l'àmbit sanitari. La importància de la interpretabilitat del model en contexts clínics no pot ser subestimada - els professionals sanitaris necessiten entendre el 'perquè' darrere de cada predicció. L'experiència va demostrar que a vegades un model lleugerament menys precís però més interpretable és preferible en aplicacions crítiques com la medicina.