Arboles

ARTÍCULO ORIGINAL

Árboles de decisión como herramienta en el diagnóstico médico
Decision trees as a tool in the medical diagnosis

Rocío Erandi Barrientos Martínez1, Nicandro Cruz Ramírez1, Héctor Gabriel Acosta Mesa1, Ivonne Rabatte Suárez2, María del Carmen Gogeascoechea Trejo2, Patricia Pavón León2, Sobeida L. Blázquez Morales2.

Recibido: 07/09/2009 - Aceptado: 18/09/2009

RESUMENEn este trabajo se evalúa el desempeño de tres de los algoritmos más representativos para la construcción de árboles de decisión. Los árboles de decisión son un modelo de clasificación utilizado en la inteligencia artificial, cuya principal característica es su aporte visual a la toma de decisiones. Para poner a prueba el rendimiento en el proceso de clasificación de los árboles de decisión, seutilizarán dos bases de datos que contienen datos médicos de pacientes reales. Estos datos corresponden a la sintomatología que un médico especialista considera para el diagnóstico de cáncer de seno. Una de las bases de datos contiene 692 casos recopilados de las observaciones de un solo médico y la otra, contiene 322 casos recopilados de la observación de 19 especialistas. En suma, se buscadeterminar la pertinencia de los árboles de decisión, es decir, si pueden ser una herramienta de apoyo para el diagnóstico médico. Palabras clave: árboles de decisión, cáncer de mama, algoritmo, clasificación.

ABSTRACT
In this paper, we evaluate the performance of three of the most representative algorithms for constructing decision trees. Decision trees are a classification model used to inArtificial Intelligence, whose main characteristic is its contribution to visual decision making. In order to test performance of the classification process of decision trees, we use two databases, that contain medical data of real patients. These data correspond to the symptoms that a doctor takes into account for the diagnosis of breast cancer. One of the databases contains 692 cases collected from theobservation of one single doctor and another contains 322 cases collected from the observation of 19 specialists. The purpose is to determine whether the decision trees can be a support tool for medical diagnosis. Keywords: decision classification. trees, breast cancer, algorithm,

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Facultad de Física e Inteligencia Artificial. Instituto de Ciencias de la Salud, Universidad Veracruzana,Xalapa, Veracruz, México.

Árboles de decisión

INTRODUCCIÓN
A través del tiempo se han desarrollado una gran cantidad de métodos para el análisis de datos, los cuales principalmente están basados en técnicas estadísticas. Sin embargo, a medida de que la información almacenada crece considerablemente, los métodos estadísticos tradicionales han empezado a enfrentar problemas de eficiencia yescalabilidad. Debido a que la mayor parte de esta información es histórica y procede de fuentes diversas, parece clara la inminente necesidad de buscar métodos alternativos para el análisis de este tipo de datos y a partir de ellos, poder obtener información relevante y no explícita. En la mayoría de los casos, el análisis e interpretación de los datos se hace de forma manual, es decir, elespecialista analiza y elabora un informe o hipótesis que refleja las tendencias o pautas de los mismos, para poder presentar sus conclusiones y a partir de ellas poder tomar decisiones importantes y significativas. Como se puede observar, este proceso es lento, caro y altamente subjetivo, de hecho, el análisis manual es impracticable en situaciones en las que el volumen de los datos creceexponencialmente, ya que la gran cantidad de datos sobrepasa la capacidad humana para comprenderlos sin la ayuda de una herramienta adecuada. Por lo tanto, en la mayoría de los casos las decisiones importantes se toman no a partir de los datos, sino de la intuición y experiencia de los expertos, puesto que carecen de herramientas idóneas que los apoyen1. Para el caso de la medicina, es posible aplicar métodos...