Perceptrón multicapa aplicado a la predicción clínica de esteatosis hepática

Resumen

Introducción: La esteatosis hepática es la acumulación de grasa hepática. En general, sin síntomas visibles, con posibilidad de progresar a esteatohepatitis y cirrosis. Un diagnóstico temprano es crucial para su manejo

Objetivo: Predecir la presencia o ausencia de esteatosis hepática con la utilización de datos clínicos mediante un modelo de perceptrón multicapa.

Métodos: Estudio analítico y transversal de 912 adultos de una base de datos secundaria del repositorio Dryada. La variable dependiente fue la esteatosis hepática. Se utilizaron 11 exámenes de laboratorio y el índice de masa corporal como variables predictoras. Se empleó redes neuronales tipo perceptrón multicapa, evaluadas mediante tabla de clasificación de pronósticos correctos y capacidad predictiva del modelo.

Resultados: El área bajo la curva del modelo fue de 0,917. En el conjunto de entrenamiento, el porcentaje de pronósticos correctos para identificar la esteatosis hepática fue de 71,10  %, y para descartarla, de 92,70 %. En la fase de prueba, estos valores fueron de 70,50  % y 88,50  %, respectivamente. Al comparar la presencia o ausencia de esteatosis hepática diagnosticada por ecografía con la clasificación obtenida mediante perceptrón multicapa, se observó una asociación moderada (coeficiente Phi = 0,612) y una concordancia aceptable (Kappa = 0,59). Los pacientes clasificados con la enfermedad por el modelo, la presentaron en ecografía 18,48 veces más frecuente que aquellos clasificados sin ella (OR=18,48; IC 95 %: 11,4-29,5). La sensibilidad fue del 71  %, la especificidad del 89  %, y los valores predictivos positivo y negativo fueron del 71  % y 88  %, respectivamente.

Conclusiones: La red neuronal tipo perceptrón multicapa tuvo una elevada capacidad para descartar esteatosis hepática a partir de datos clínicos de laboratorio.