Mi investigación

Hice contribuciones significativas a la investigación relacionada con el aprendizaje automático y la IA en el campo de la medicina, que culminó con 6 artículos científicos y 4 presentaciones en conferencias.

Conferencias y papers científicos


He participado como autor de presentaciones en los siguientes congresos:

  • Preserving the tropical branches of the tree of life: the genome bank of Pontificia Universidad Católica del Ecuador. - 2018 Viena.
  • Exploring Survival Models Associated with MCI to AD Conversion: A Machine Learning Approach. - 2019 Chicago.
  • Ensemble of SVM, Random-Forest and the BSWiMS Method to Predict and Describe Structural Associations with Fluid Intelligence Scores from T1-Weighed MRI - 2019 China.
  • Prediction of MCI to AD risk of conversion survival models: qMRI vs CSF measures and cognitive assessments. - 2020 Houston.

Visita mi perfil de Google scholar para acceder a mi investigación y saber más de mis artículos

Cox Benchmarking

2016-2018

Algoritmo en R


La implementación de CoxBenchmarking es un algoritmo de evaluación comparativa basado en computadora que compara los modelos de supervivencia que se construyeron mediante varias estrategias de aprendizaje automático. Fue desarrollado como una extensión del paquete FRESA.CAD ( CRAN y utiliza el Random Holdout Cross-Validation del paquete. CoxBenchmarking proporciona un algoritmo que genera once modelos de supervivencia distintos mediante la selección de características de técnicas basadas en ML: 6 envoltorios y 5 filtros. Además, la función resume los resultados con tablas y gráficos proporcionando una estructura de datos bien ordenada y una función de trazado. El paquete junto con CoxBenchmarking está disponible en https://github.com/joseTamezPena/FRESA.CAD