Investigación

Desarrollan un método que mejora la evaluación de la calidad en la predicción de los sistemas de diagnóstico médico

Imagen detalle del brazo de un médico con lápiz y papeles en un escritorio
Imagen: Mildred Ríos (Pixabay)

En el campo de la biomedicina, la evaluación de la calidad de los sistemas de diagnóstico es fundamental para garantizar que se aplican soluciones adecuadas. En los modelos predictivos tiene especial relevancia el hecho de que los valores objeto de estudio son de distinta clase (multiclase) y estas clases a su vez presentan una gran variedad en su frecuencia. Es lo que se conoce como desbalanceo o desequilibrio de datos.

En contextos médicos es de suma importancia disponer de un método capaz de mostrar la calidad del sistema en cuanto a las predicciones que realiza. Hasta ahora, para evaluar de forma gráfica la calidad de un sistema de diagnóstico solo existía la curva ROC (Receiver Operating Characteristic), un análisis utilizado para medir el coste/beneficio de decisiones diagnósticas, pero que no funciona con conjuntos de datos multiclase como, por ejemplo, distintos tipos de tumores.

Jesús Aguilar
Jesús Aguilar

Investigadores del grupo Data Analytics Science & Engineering, liderado por Jesús Aguilar, catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Pablo de Olavide, en colaboración con Marcin Michalak, investigador de la Silesian University of Technology (Polonia), han propuesto un método innovador para la evaluación de sistemas de diagnóstico, denominado curva IMCP, que muestra el rendimiento de la clasificación y, por otro lado, identifica para qué valores de la variable objetivo el modelo está ofreciendo mejor o peor calidad en la predicción.

La curva IMPC (Imbalanced Multiclass Classification Performance) ha sido evaluada en la predicción de 35 tipos de tumores a partir de una colección de 6.756 muestras de tumores metastásicos y primarios obtenidos por la Hartwig Medical Foundation (Países Bajos) y el Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes Consortium, analizando un total de 511 características. Como resultado, se revela que un modelo predictivo para tumores aparentemente fiable (92,4% de exactitud en la predicción), podría mostrar un comportamiento desigual para diferentes tipos de tumores (bueno en la predicción de melanoma, pero malo en el caso de sarcoma), lo que necesariamente debería conducir a un examen humano más detallado en el caso de ciertos tipos de tumores, en consonancia con la fiabilidad del sistema de diagnóstico para esos casos.

El análisis propuesto por Aguilar y Michalak permite evaluar el rendimiento para cada valor por separado. De este modo, revela en qué casos el rendimiento global oculta distintos resultados para diferentes tipos de valores (multiclase). Así, si el rendimiento global es del 92,4%, podría darse el caso en que el sistema diagnostique el melanoma con una exactitud del 98,6%, pero el sarcoma con 17,5%. Por tanto, la curva IMCP posibilita identificar la fiabilidad de la predicción a partir de conjuntos de datos de distinta clase.

El método, basado en el cálculo de distancias de funciones de distribución de probabilidad, es aplicable en contextos en donde la curva ROC no puede usarse, cubriendo un vacío existente en la actualidad en el campo de machine learning, con utilidad en multitud de disciplinas.

La curva IMCP puede visualizarse con facilidad a partir de las probabilidades de asignación a cada valor de la variable objetivo proporcionadas por el sistema de diagnóstico, mediante el uso de una librería implementada en Python, de acceso libre y código abierto, publicada en https://github.com/adaa-polsl/imcp. El trabajo ha sido publicado por la editorial Springer-Nature.

Descripción de la metodología usada para la curva IMCP
Descripción de la metodología usada para la curva IMCP

Referencia:
Aguilar-Ruiz, J.S., Michalak, M. Classification performance assessment for imbalanced multiclass data. Scientific Reports 14, 10759 (2024).
https://doi.org/10.1038/s41598-024-61365-z

 

 

 

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📚 Nuevo curso, nuevas metas

Septiembre ya está aquí y con él empieza una nueva etapa en la UPO. 

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¡Recuerda! Las clases arrancan el lunes 15 de septiembre y las Jornadas de Bienvenida a estudiantes de nuevo ingreso se celebrarán los días 10 y 11 de septiembre. 

En la Bio encontrarás el enlace al calendario académico para estudiantes que cursan estudios de Grado y doble Grado y toda la información sobre las Jornadas de Bienvenida. 

¡Os esperamos! 

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Nuestro alumno Álvaro Hidalgo  @alvarohiidalgoo (-63 kg 🥋), de la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte, ha demostrado una vez más que el esfuerzo y el talento siempre brillan. Tras una gran victoria frente al cabeza de serie italiano, Álvaro se quedó a las puertas de las medallas, cayendo ante el francés que acabaría proclamándose campeón.

Estuvo por delante durante todo el combate, pero la intensidad del enfrentamiento anterior, en el que incluso tuvo que ser atendido tras dos duros golpes, le pasó factura en los últimos segundos. Aun así, se lleva una meritoria quinta posición y el orgullo de representar a la UPO con garra y dedicación 💪

¡Grande Álvaro! ☺️

#LaOlavideEresTú #EUSACombat2025 #Taekwondo #TalentoUPO #Deporte
Nuestro alumno Álvaro Hidalgo @alvarohiidalgoo (-63 kg 🥋), de la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte, ha demostrado una vez más que el esfuerzo y el talento siempre brillan. Tras una gran victoria frente al cabeza de serie italiano, Álvaro se quedó a las puertas de las medallas, cayendo ante el francés que acabaría proclamándose campeón. Estuvo por delante durante todo el combate, pero la intensidad del enfrentamiento anterior, en el que incluso tuvo que ser atendido tras dos duros golpes, le pasó factura en los últimos segundos. Aun así, se lleva una meritoria quinta posición y el orgullo de representar a la UPO con garra y dedicación 💪 ¡Grande Álvaro! ☺️ #LaOlavideEresTú #EUSACombat2025 #Taekwondo #TalentoUPO #Deporte
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Como ya sabéis, las vacaciones van llegando a su fin y nuestro campus retomará poco a poco su rutina a partir del próximo lunes.

Del 25 al 29 de agosto todos los edificios reabrirán sus puertas en horario de 7:30 a 15:00 horas, salvo el edificio 20 que abrirá de 7:00 a 15:00 horas y los edificios 44 y 47 que abrirán de 8:00 a 15:00 horas.

La @bibupo.crai estará abierta del 25 al 29 de agosto de 9:00 a 14:00 horas. Durante la primera quincena de septiembre ampliará su horario de apertura de 9:00 a 19:00 horas.

¡Nos vemos por la Olavide, listos para un nuevo año de retos y aprendizajes! 📚

#UniversidadPablodeOlavide #agosto #campusUPO
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Dos de nuestros estudiantes, miembros del club @taekwondoaljamar , representarán a la Universidad Pablo de Olavide en el European Universities Combat Sports Championships 2025, que se celebra en Varsovia (Polonia) del 22 al 25 de agosto.

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