oai:ojs.www.revmultimed.sld.cu:article/667Migraine occupies the first place as a cause of disability among neurological diseases, it is the third cause of disability in the population under 50 years old and the seventh cause of years of life lived with disability in the world. This study was made to build self-validated diagnostic algorithms that allow the prediction of moderate to severe disability due to migraine with acceptable accuracy. Data mining techniques were applied to the database with the information of the 505 patients with migraine diagnosed in the multicenter cross-sectional study of the Bayamo headache project. Seven algorithms (JRip, NNge, J48, Id3, Naive Bayes, Bayesian Logistic Regression and IBk) belonging to several paradigms of artificial intelligence were used. JRip and J48 algorithms predicted the risk of developing moderate to severe migraine disability to 93.7 % and 91.8 % of patients respectively; with an area under the ROC curve of 0.899 and 0.920. The most important factor was having had more than 20 days with headache in the last three months, followed in order of importance, the poor quality of sleep and coexisting headaches. It was concluded that the decision-making tree and the decision rules allowed us to predict the risk of developing moderate to severe disability due to migraineLa migraña ocupa el primer lugar como causa de discapacidad entre las enfermedades neurológicas, es la tercera causa de discapacidad en la población de menos de 50 años y la séptima causa de años de vida vividos con discapacidad en el mundo. Se realizó este estudio para construir algoritmos diagnósticos autovalidados que permitieran predecir con exactitud aceptable la aparición de discapacidad moderada a grave por migraña. Se aplicaron técnicas de minería de datos a la base de datos con la información de los 505 pacientes con migraña diagnosticados en el estudio transversal multicéntrico del proyecto de cefaleas Bayamo. Se emplearon siete algoritmos (JRip, NNge, J48, Id3, Naive Bayes, Bayesian Logistic Regression e IBk) pertenecientes a varios paradigmas de la inteligencia artificial. Los algoritmos JRip y J48 predijeron el riesgo de desarrollar la discapacidad moderada a grave por migraña a 93.7 % y 91.8 % de los pacientes respectivamente; con un área bajo la curva ROC de 0,899 y 0.920. El factor más importante lo constituyó haber tenido más de 20 días con cefalea en los últimos tres meses, le siguieron en orden de importancia, la mala calidad del sueño y las cefaleas coexistentes. Se concluyó que el árbol de toma de decisiones y las reglas de decisión permitieron predecir el riesgo de desarrollar discapacidad moderada a grave por migraña
