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México
Según la Organización Mundial de la Salud, aproximadamente el 70% de los adultos en México padecen sobrepeso u obesidad, factores determinantes en el desarrollo de diabetes mellitus tipo 2. Además, según el Instituto Nacional de Salud Pública, 10.3% de los mayores de 20 años padecen diabetes. Para facilitar las tareas de decisión o clasificación al momento de tratar a un paciente, los expertos desarrollan sistemas basados en lógica difusa, sin embargo, este diseño no suele ser infalible, por lo que es común optimizarlos para mejorar su rendimiento. El presente trabajo muestra los resultados de una comparación entre la eficiencia en la predicción de riesgo de padecimiento de diabetes tipo 2, establecida por la prueba de FINDRISC y de un sistema difuso de diseño propio optimizado por la heurística de Recocido Simulado para 295 pacientes de Acapulco, México. La comparación muestra que el sistema difuso obtiene la misma sensibilidad, pero valores superiores de especificidad y, valores predictivos positivos y negativos con mejoras generales en los intervalos de confianza, concluyendo que utilizar el sistema propuesto como auxiliar en la prevención de diabetes tipo 2 es viable y arroja resultados apegados a la realidad de los pacientes.Palabras clave: Predicción de Riesgo, Diabetes, Lógica Difusa, Recocido Simulado, Optimización. doi: https://doi.org/10.36825/RITI.10.20.011
According to the World Health Organization, approximately 70% of adults in Mexico are overweight or obese, determining factors in the development of diabetes mellitus type 2. In addition, according to the National Institute of Public Health, 10.3% of those over 20 years old suffer from diabetes. To facilitate decision or classification tasks when treating a patient, experts develop systems based on fuzzy logic, however, this design is not usually infallible, so it is common to optimize them to improve their performance. The present work shows the results of a comparison between the efficiency in predicting the risk of suffering from type 2 diabetes established by the FINDRISC test and an own design fuzzy system optimized by the Simulated Annealing heuristic for 295 patients from Acapulco, Mexico. The comparison shows that the fuzzy system obtains the same sensitivity, but higher specificity values and positive and negative predictive values with general improvement in the confidence intervals, concluding that using the proposed system as an aid in the prevention of type 2 diabetes is viable and yields results attached to the reality of the patients.Keywords: Risk Prediction, Diabetes, Fuzzy Logic, Simulated Annealing, Optimization.doi: https://doi.org/10.36825/RITI.10.20.011
