En esta investigación se incluyó el desarrollo e implementación de un algoritmo
fusionado para el diagnóstico preliminar de melanoma cutáneo, ya que la
detección temprana de esta enfermedad es un avance significativo en el
tratamiento. El objetivo de la investigación fue determinar la precisión diagnóstica
del algoritmo fusionado en comparación a los resultados obtenidos por los
algoritmos de árbol de decisiones, Naive Bayes y redes neuronales. Se
consideró la sensibilidad, la especificidad, la precisión, la exactitud y el tiempo
del diagnóstico. Se utilizó la ficha de registro para comparar la precisión
diagnóstica del algoritmo fusionado con relación a los otros tres algoritmos.
Se utilizó librerías gratuitas del lenguaje de programación Python, el tipo
de estudio fue aplicado de enfoque cuantitativo y el diseño fue pre-experimental
de post test, en el cual se consideró un total de 3 mil fotografías dermatoscópicas
entre nevus y melanoma para el entrenamiento de los algoritmos. Se utilizó la
ficha de registro para medir la precisión diagnóstica del algoritmo fusionado en
compasión a la precisión obtenida por los algoritmos de árbol de decisiones,
Naive Bayes y redes neuronales.
Los resultados fueron satisfactorios ya que la sensibilidad, la
especificidad, la precisión y la exactitud del algoritmo fusionado fueron mayores
a las obtenidas por los algoritmos Naive Bayes y redes neuronales; sin embargo,
no fueron mayores a las obtenidas con el algoritmo de árboles de decisiones. Se
recomendó agregar un algoritmo más orientado a clasificación, por ejemplo, el
algoritmo K-Means, con el fin de mejorar los resultados logrados con el algoritmo
fusionado para una futura investigación
