1. Qué hace realmente
La aplicación reproduce el ejemplo oficial de Keras para clasificación binaria de datos estructurados. Recibe 13 variables y devuelve la activación sigmoid de una red Dense. La etiqueta histórica representa presencia frente a ausencia de enfermedad cardiaca en la versión del conjunto Cleveland utilizada por Keras.
2. Cómo utilizarla
- Verifique que las mediciones correspondan a las definiciones del formulario.
- Seleccione las categorías originales del estudio; no improvise equivalencias.
- Pulse Calcular salida del modelo.
- Interprete el porcentaje como semejanza matemática con la etiqueta del conjunto de desarrollo.
- Si aparece una advertencia de extrapolación, el valor numérico estaba fuera del rango observado y la estimación es todavía menos confiable.
3. Variables y contexto clínico
Las variables incluyen edad, sexo registrado, dolor torácico, presión en reposo, colesterol, glucosa en ayuno, ECG en reposo, frecuencia máxima, angina de esfuerzo, cambios ST, pendiente ST, vasos observados por fluoroscopia y resultado con talio. Varias requieren pruebas especializadas; por ello la herramienta no es un tamizaje sencillo para población general.
El conjunto UCI original relaciona la etiqueta con el estado angiográfico y fue donado en 1988. La versión didáctica es pequeña y no representa necesariamente a pacientes actuales, mexicanos o de cuidados intensivos.
4. Cómo se construyó
Las seis variables numéricas se normalizan; las siete categóricas se codifican. La red contiene capas Dense de 32 y 12 neuronas con ReLU, Dropout durante entrenamiento y una salida sigmoid. Se entrenó con Adam, binary crossentropy, batches de 32 y 49 epochs.
En validación cruzada interna de 10 pliegues obtuvo AUC 0.878, exactitud 80.9%, sensibilidad 57.8% y especificidad 89.5%. La regresión logística comparativa obtuvo AUC 0.905; esto recuerda que una red neuronal no siempre supera a modelos más sencillos.
5. Límites y uso responsable
- Solamente 303 pacientes y 83 etiquetas positivas en el CSV de Keras.
- Las métricas son internas; no hay validación externa ni prospectiva.
- El porcentaje no está calibrado para prevalencia o población local.
- Un resultado bajo no descarta enfermedad; uno alto no la confirma.
- No usar para indicar o negar cateterismo, tratamiento, alta, ingreso o referencia.