Detección automatizada de factores determinantes del embarazo en la adolescencia - Céspedes Panduro, Bernardo; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith (Mediciego, 2025)
Introducción: las adolescentes embarazadas tienen menos probabilidades de construir relaciones sentimentales estables, y más de sufrir trastornos emocionales. También, son más susceptibles a presentar diversas complicaciones durante el embarazo y el parto. Objetivo: evaluar las técnicas de aprendizaje automático para determinar factores de riesgo del embarazo en adolescentes. Métodos: se realizó una investigación con diseño correlacional causal. Los datos se obtuvieron de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar - ENDES 2021 Nacional y Departamental, que abarcó los años 2018 a 2020. En el momento de las entrevistas, su base de datos contenía información de 16 825 mujeres adolescentes peruanas de 12 a 19 años de edad, las cuales constituyeron el universo de estudio. Se implementaron nueve algoritmos: máquina de soporte vectorial, regresión logística binaria, árbol de decisión, refuerzo adaptativo, potenciación del gradiente, refuerzo de gradiente extremo, árboles extremadamente aleatorios, agregación de arranque, y bosque aleatorio. Se consideraron sus métricas como variables a tener en cuenta en la evaluación, la precisión, y el área bajo la curva. Resultados: el algoritmo más preciso fue el bosque aleatorio (0,965825), seguido por la potenciación del gradiente (0,963744), el árbol de decisión, y las máquinas de vectores de soporte (0,963155, ambos). Conclusiones: el bosque aleatorio fue la técnica más precisa; además de la identificación de los factores en cuestión, se distinguieron los tres más importantes. Este estudio es un precedente valioso para la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático en la predicción de diversas variables necesarias para mejorar la gestión pública