Clasificación de pacientes con Covid-19 con predisposición a cuidados intensivos usando técnicas de SVM y Random Forest

Abstract

El COVID-19 es una enfermedad respiratoria de alto nivel de contagio causada por el SARSCoV-2. Los algoritmos predictivos permitirían la identificación de aquellas personas que podrían ser admitidas a cuidados intensivos. En este trabajo se siguió una metodología que consiste en la selección de un conjunto de datos que luego será procesado mediante el uso de técnicas como One Hot Encoding, MICE y LASSO. Luego se desarrollarán y evaluarán los modelos propuestos de Random Forest y Support Vector Machine mediante las métricas de sensibilidad, especificidad y AUC. Los resultados indican que el modelo de Random Forest obtiene un mejor rendimiento para la clasificación de los pacientes que son admitidos a una sala de cuidados intensivos.