Approach to the diagnosis of cesarean delivery using bio- inspired models - Pacheco-Fandiño, Jennifer Viviana; Camargo-Casallas, Luz Helena; Gaona-Barrera, Andrés Eduardo; Fandiño-Osorio, Vilma (Visión electrónica, 2024)
La tasa de mortalidad materna por cesárea de Colombia en 2021 es 46,4 %, para disminuirlo, profesionales de la salud dan seguimiento a las gestantes, sin embargo, la densidad de información y el volumen de pacientes hace complejo tener en cuenta la sintomatología. Este artículo desarrolla un modelo bio-inspirado para la clasificación de parto por cesárea, basado en información demográfica y la bioseñal Electrohistereograma (EHG) del binomio madre-hijo. Los clasificadores son k vecinos más cercanos (KNN), perceptrón multicapa (MLP), máquinas de vectores de soporte (SVM) y aprendizaje profundo. Finalmente, se calcula el rendimiento. El mejor desempeño del análisis de datos demográficos se obtiene con: KNN con sensibilidad (S) del 100 % y especificidad (ES) de más del 80 % junto a SVM con S del 75 % y ES del 83,3 %. El mayor rendimiento en el análisis del EHG son MLP con S de 82.3 % y ES de 85.7 %. Esta herramienta brinda apoyo a la detección temprana de nacimientos por cesárea, teniendo en cuenta los antecedentes de la gestante y el comportamiento del feto.