La Inteligencia Artificial (AI) ha sido un tema muy hablado en las últimas décadas,
y sus potenciales aplicaciones en la medicina han siempre sido reconocidas. Hay mucha
gente trabajando para implementar la tecnología disponible en el flujo médico de manera
segura, para ayudar a médicos y personal sanitario a tomar decisiones más informadas.
Este proyecto se centra en implementar 5 algoritmos distintos de clasificación, analizar
cómo se ajustan a los datos disponibles y, posteriormente, crear un algoritmo genético que
detecte la combinación de parámetros de cada algoritmo, con la que se obtienen mejores
resultados, medidos a través de la exactitud. Los algoritmos fueron implementados con
la librería sci-kit learn de Python; para el algoritmo genético no se utilizó ninguna
librería adicional. Los resultados mostraron que algunos algoritmos se adaptan mejor
a la evolución, es decir, la exactitud aumenta con el paso de las generaciones. Otros
algoritmos mostraron una disminución de este valor, sugiriendo que se necesita estudiar
para cada tipo de algoritmo el impacto de cada parámetro, además de los valores que en
este proyecto se consideraron constantes: número de generaciones, número de individuos
por generación, probabilidad de mutación y cruce y el tamaño del conjunto de datos y de
los subconjuntos de entrenamiento, validación y pruebas.
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