[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-121467-es":3,"doc-seo-121467-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},121467,962085570644,"Evangeline","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",41,"Investigación e Informes","Diagnóstico de neuropatías en pacientes diabéticos mediante la aplicación de machine learning","El artículo presenta la construcción de modelos de clasificación para diagnosticar la neuropatía diabética en pacientes con diabetes, usando algoritmos de machine learning en el dominio kinesiológico. El proceso se desarrolla con la metodología CRISP-DM y considera el enfoque de Knowledge Discovery in Databases (KDD). Se emplean datos del experto y, principalmente, mediciones posturales obtenidas con una Wii Balance Board durante evaluaciones clínicas. Los resultados se analizan por fase, midiendo objetivos y métricas de desempeño, y se propone ampliar el estudio con análisis de series de tiempo y extracción de características. La hipótesis central sostiene que el centro de presión (COP) es un predictor confiable para discriminar la existencia de neuropatía.","Diagnosis of neuropathies in diabetic patients by applying machine learning  \nDiagnóstico de neuropatías en pacientes diabéticos mediante la aplicación de machine learning  \nClaudio Meneses Villegas 1* David Coo Aqueveque2  \nRecibido 6 de Enero de 2021, aceptado 17 de Mayo de 2021  \nReceived: January 6, 2021 Accepted: May 17, 2021  \nABSTRACT  \nThis article describes the construction of classification models by applying machine learning algorithms, in the kinesiological domain of neuropathy diagnosis, in patients with diabetes. The process is developed using the Cross Industry Standard Process for Data Mining guide (CRISP-DM), according to the general process of Knowledge Discovery in Databases (KDD) . The main objective of the research is to build a model for classifying the condition of diabetic neuropathy in patients, using the data recorded by the expert and, mainly, by using a Wii Balance Board to capture the postural variations of a subject undergoing a series of clinical evaluations. In this research, the results obtained in each phase of the process are analyzed and the degree of achievement of objectives and performance metrics in the evaluation of machine learning models are measured. The results obtained will be expanded with the analysis of time series and the extraction of features, under the hypothesis that the center of pressure (COP) is a sufficient and reliable predictor to discriminate against the existence of a neuropathy.  \nKeywords: center of pressure, classification, CRISP-DM, data mining, diabetes, diabetic neuropathy.  \nRESUMEN  \nEn este artículo se describe la construcción de modelos de clasificación, mediante la aplicación dealgoritmos de machine learning, en el dominio kinesiológico del diagnóstico de neuropatías, en pacientes que presentan diabetes. El proceso se desarrolla mediante la metodología CRISP-DM, acorde al procesode Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD). El objetivo principal de la investigaciónes construir un modelo de clasificación de la condición de neuropatía diabética en pacientes, mediante los datos registrados por el experto y, principalmente, por el uso de una Wii Balance Board para capturar las variaciones posturales de un sujeto sometido a una serie de evaluaciones clínicas. En esta investigación, se analizan los resultados obtenidos en cadafase del proceso y se mide el grado decumplimiento de los objetivosy las métricas de rendimiento, en la evaluación de los modelos de machine learning. Los resultados obtenidos serán ampliados con el análisis de series de tiempo y la extracciónde características, bajo la hipótesis de que el centro de presión (COP) es un predictor suficiente paradiscriminar la existencia de una neuropatía.  \nPalabras clave: centro de presión, clasificación, CRISP-DM, diabetes, minería de datos, neuropatíadiabética.  \n1 Universidad Católica del Norte. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación. Antofagasta, Chile. E-mail: [cmeneses@ucn.cl](cmeneses@ucn.cl)  \n2 Universidad Católica del Norte. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación. Antofagasta, Chile. E-mail: [david.coo@alumnos.ucn.cl](david.coo@alumnos.ucn.cl)  \n* Autor de correspondencia: [cmeneses@ucn.cl](cmeneses@ucn.cl)  \nINTRODUCTION  \nThe problem of patient classification with diabetic neuropathy condition (DN) is a research issue in the health area, particularly in the Faculty of Health Sciences of the Universidad de Antofagasta. One of the activities of the professionals in the Department of Kinesiology of this institution is to support adults and elderly patients in the rehabilitation of musculoskeletal pathologies, being the main study group diabetic individuals. In 50% of cases of type 1 and 2 diabetes mellitus, people develop DN. This affects the peripheral nervous system and may cause loss of sensitivity, muscle pain and weakness, since the nervous system does not correctly encode the signals sent by the body [1] . In extreme cases, due to sensory loss and poo","cbCaidKVbHb437yi","https://ap.wps.com/l/cbCaidKVbHb437yi","pdf",1461271,7,1,14,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Objetivos clínicos (de negocio)\n## Objetivos técnicos (análisis de datos)\n# Metodología y proceso (CRISP-DM / KDD)\n# Modelos de clasificación y evaluación\n# Extensiones: series de tiempo y extracción de características\n# Hipótesis: valor predictivo del COP","[{\"question\":\"¿Qué problema aborda el documento en pacientes con diabetes?\",\"answer\":\"Aborda la necesidad de clasificar la presencia de neuropatía diabética mediante análisis cuantitativo de atributos, apoyándose en evaluaciones clínicas y mediciones posturales.\"},{\"question\":\"¿Qué metodología se utiliza para construir y evaluar los modelos?\",\"answer\":\"Se utiliza una variación de CRISP-DM, enmarcada en el proceso general de Knowledge Discovery in Databases (KDD), incorporando métricas de desempeño y juicio de expertos del área.\"},{\"question\":\"¿Qué papel cumple la Wii Balance Board y por qué se considera el COP?\",\"answer\":\"La Wii Balance Board captura variaciones posturales durante evaluaciones clínicas para alimentar el modelo. 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