Análisis y Visualización de Datos Clínicos: Enfoque Analítico para la Predicción de Insuficiencia Cardíaca - Lozada Martínez , Erika Cristina; Naranjo Robalino, José Ezequiel; García Sánchez, Marcelo Vladimir (Arandu UTIC, 2024)
Este estudio analiza el Heart Failure Prediction Dataset para identificar factores de riesgo asociados con la insuficiencia cardíaca mediante técnicas de visualización y análisis estadístico. El dataset incluye 11 características clínicas relevantes, como edad, género, tipo de dolor torácico, presión arterial en reposo, y otros indicadores cardiovasculares. Se preprocesaron los datos para garantizar su calidad, incluyendo la creación de variables lógicas y la segmentación por género, además de la eliminación de valores faltantes. Se emplearon diferentes tipos de visualizaciones, como histogramas, diagramas de caja y dispersión, para analizar la relación entre las variables y la probabilidad de insuficiencia cardíaca. Los resultados destacan que los hombres mayores de 55 años, con dolor torácico atípico (ASY) y angina inducida por ejercicio, presentan un riesgo significativamente mayor de desarrollar insuficiencia cardíaca. Otras variables, como el colesterol, la frecuencia cardíaca máxima y el nivel de glucosa en ayunas, no mostraron una influencia relevante en este contexto. Además, la pendiente del segmento ST (Slope) y la presión arterial en reposo en mujeres se identificaron como factores importantes en la predicción de la enfermedad. Este análisis refuerza la importancia de enfoques basados en datos para comprender mejor los factores de riesgo cardiovascular y desarrollar estrategias de prevención personalizadas.