Bioquímica y fisiología: acceso abierto

Abstracto

Una revisión sobre las pruebas bioquímicas utilizadas como indicadores pronósticos en el diagnóstico de Covid-19

Fernanda Stremel

Este estudio tuvo como objetivo ejecutar y evaluar modelos basados ??en aprendizaje automático para predecir la conclusión de COVID-19 y la gravedad de la enfermedad. Se evaluaron las pruebas de COVID-19 (resultados positivos o negativos) de pacientes que acudieron a una sola clínica. Los pacientes analizados con COVID-19 se categorizaron de acuerdo con la gravedad de la infección. Los datos se sometieron a un examen exploratorio (análisis de componentes vitales, PCA) para distinguir pruebas de excepción, percibir patrones e identificar factores críticos. Con base en los resultados de las pruebas del centro de investigación de los pacientes, se ejecutaron modelos de aprendizaje automático para predecir la inspiración y la gravedad de la enfermedad. Se utilizaron sistemas neuronales artificiales (ANN), árboles de selección (DT), análisis discriminante de mínimos cuadrados fraccionados (PLS-DA) y modelos de cálculo de K vecinos más cercanos (KNN).