Descripción
La predicción de fibrosis o cirrosis significativas en pacientes con el virus de la hepatitis C ha ocupado de manera persistente la agenda de investigación de muchos centros de investigación especializados. Se han realizado muchos estudios para evaluar el uso de pruebas de laboratorio fácilmente disponibles para predecir fibrosis o cirrosis significativas con el fin de reducir sustancialmente el número de biopsias realizadas. Aunque muchos de ellos informaron valores predictivos significativos de varios marcadores séricos para el diagnóstico de cirrosis, ninguna de estas técnicas de diagnóstico tuvo éxito en predecir con precisión las primeras etapas de la fibrosis hepática. Por lo tanto, en este estudio se han desarrollado un modelo de clasificación de una sola etapa y un modelo de clasificación paso a paso de varias etapas basado en la red neuronal, el árbol de decisión, la regresión logística y el agrupamiento del vecindario más cercano para predecir la s grado de fibrosis hepática. (Hashem, A. M., Rasmy, M. Emad M., Wahba, K., & Shaker, O. G., 2012)
Referencia
Hashem, A. M., Rasmy, M. Emad M., Wahba, K., & Shaker, O. G. (2012). Single stage and multistage classification models for the prediction of liver fibrosis degree in patients with chronic hepatitis C infection. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 105(3), 194-209. http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2011.10.005
