[ca] Les malalties hepàtiques s'han incrementat notablement en els darrers anys a causa dels canvis en els hàbits de vida, essent una de les principals causes de mortalitat a nivell mundial. No obstant això, el diagnòstic de les malalties hepàtiques continua sent complex, costós i la majoria de vegades tardà. Aquest treball cerca un model de classificació automàtic que permeti fer un diagnòstic precoç i senzill de pacients hepàtics. Per això, es generen models a partir del conjunt de dades de pacients hepàtics ILPD i els algoritmes d'aprenentatge automàtic K-nearest neighbor (KNN), Naive Bayes (NB), Decision tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Network (ANN) i Logistic Regression (LR). Per determinar el millor model es van utilitzar les mètriques taxa dèxit, falsos negatius, falsos positius, taxa derror, estadístic kappa, sensibilitat, especificitat, precisió, recall i F1-score. Sobre això, els models ANN i RF mostren millors resultats que la resta de models per a la predicció de pacients hepàtics, amb una taxa d'èxit del 75,1% i 74,6% i una precisió del 76,8% i 75 ,3%. Per tant, aquest treball demostra que és possible diagnosticar pacients hepàtics fent servir models de classificació automàtics entrenats amb variables clíniques senzilles d'obtenir, sense haver de recórrer a mètodes invasius per al pacient. A més, s'ha implementat el model ANN en una aplicació web, generant una eina única i amb gran potencial per recolzar professionals sanitaris durant el diagnòstic de malalties hepàtiques, permetent un diagnòstic precoç sense necessitat de tècniques intrusives.

[es] Las enfermedades hepáticas se han incrementado notablemente en los últimos años debido a los cambios en los hábitos de vida, siendo una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial. Sin embargo, el diagnóstico de las enfermedades hepáticas sigue siendo complejo, costoso y la mayoría de las veces tardío. Este trabajo busca un modelo de clasificación automático que permita realizar un diagnóstico precoz y sencillo de pacientes hepáticos. Para ello, se generan modelos a partir del conjunto de datos de pacientes hepáticos ILPD y los algoritmos de aprendizaje automático K-nearest neighbor (KNN), Naive Bayes (NB), Decision tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Network (ANN) y Logistic Regression (LR). Para determinar el mejor modelo se emplearon las métricas tasa de éxito, falsos negativos, falsos positivos, tasa de error, estadístico kappa, sensibilidad, especificidad, precisión, recall y F1-score. En base a esto, los modelos ANN y RF muestran mejores resultados que el resto de modelos para la predicción de pacientes hepáticos, con una tasa de éxito del 75,1% y 74,6% y una precisión del 76,8% y 75,3%. Por lo tanto, este trabajo demuestra que es posible diagnosticar pacientes hepáticos empleando modelos de clasificación automáticos entrenados con variables clínicas sencillas de obtener, sin tener que recurrir a métodos invasivos para el paciente. Además, se ha implementado el modelo ANN en una aplicación web, generando una herramienta única y con gran potencial para apoyar a profesionales sanitarios durante el diagnóstico de enfermedades hepáticas, permitiendo un diagnóstico precoz sin necesidad de técnicas intrusivas.