Arboles de decisión ID3para el diagnóstico de apendicitis aguda en niños

Resumen. La apendicitis aguda es una enfermedad de dif́ıcil diagnostico en ancianos y niños, en la mayoŕıa de los casos se presenta un dolor en el ombligo que aumenta conforme al tiempo y se dirige hacia el cuadrante inferior derecho. Por su diversidad sintomatológica, existen propuestas de diagnóstico que se limitan a unos cuantos śıntomas, signos y laboratorios. La apendicitis aguda por ser una de las enfermedades mortales y más comunes en el ser humano, ha sido abordada a nivel computacional para desarrollar modelos o conjuntos de reglas para diagnosticar de manera oportuna. En este trabajo se propone la creación de un árbol de decisión basado en arquitectura ID3 para la detección de apendicitis aguda en niños entre los 4 y 15 años en el Hospital General Regional “Lic. Emilio Sánchez Piedras”(Tzompantepec, Tlaxcala, México). Los datos para construir los árboles de decisión ID3 se recolectaron de manera prospectiva utilizando dos escalas de puntuación diagnostica (escala de Alvarado y puntuación de apendicitis pediátrica), incluyendo algunas variables demográficas y de confirmación de la enfermedad. Se recolecto un total de 41 casos los cuales fueron analizados y base para la construcción de dos árboles de decisión ID3. Los resultados muestran un buen desempeño en el diagnóstico de apendicitis, sin embargo es necesario recolectar una mayor cantidad de datos para maximizar el grado de precisión y factibilidad.