Optimización multiobjetivo de un sistema difuso para la clasificación del riesgo cardiovascular

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Resumen

Since cardiovascular diseases (CVDs) pose a critical global concern, identifying associated risk factors remains a pivotal research focus. This study aims to propose and optimize a fuzzy system for cardiovascular risk (CVR) classification using a multiobjective approach, addressing computational aspects such as the configuration of the fuzzy system, the optimization process, the selection of a suitable solution from the optimal Pareto front, and the interpretability of the fuzzy logic system after the optimization process. The proposed system utilizes data, including age, weight, height, gender, and systolic blood pressure to determine cardiovascular risk. The fuzzy model is based on preliminary information from the literature; therefore, to adjust the fuzzy logic system using a multiobjective approach, the body mass index (BMI) is considered as an additional output as data are available for this index, and body mass index is acknowledged as a proxy for cardiovascular risk given the propensity for these diseases attributed to surplus adipose tissue, which can elevate blood pressure, cholesterol, and triglyceride levels, leading to arterial and cardiac damage. By employing a multiobjective approach, the study aims to obtain a balance between the two outputs corresponding to cardiovascular risk classification and body mass index. For the multiobjective optimization, a set of experiments is proposed that render an optimal Pareto front, as a result, to later determine the appropriate solution. The results show an adequate optimization of the fuzzy logic system, allowing the interpretability of the fuzzy sets after carrying out the optimization process. In this way, this paper contributes to the advancement of the use of computational techniques in the medical domain.

Descripción

Dado que las enfermedades cardiovasculares (ECV) plantean una preocupación mundial crítica, la identificación de los factores de riesgo asociados sigue siendo un foco de investigación fundamental. Este estudio tiene como objetivo proponer y optimizar un sistema difuso para la clasificación del riesgo cardiovascular (RCV) utilizando un enfoque multiobjetivo, abordando aspectos computacionales como la configuración del sistema difuso, el proceso de optimización, la selección de una solución adecuada a partir del frente de Pareto óptimo, y la interpretabilidad del sistema de lógica difusa después del proceso de optimización. El sistema propuesto utiliza datos, incluida la edad, el peso, la altura, el sexo y la presión arterial sistólica para determinar el riesgo cardiovascular. El modelo difuso se basa en información preliminar de la literatura; por lo tanto, para ajustar el sistema de lógica difusa utilizando un enfoque multiobjetivo, el índice de masa corporal (IMC) se considera como un resultado adicional ya que hay datos disponibles para este índice, y el índice de masa corporal se reconoce como un indicador aproximado del riesgo cardiovascular dada la propensión a sufrir enfermedades cardiovasculares. Estas enfermedades se atribuyen al exceso de tejido adiposo, que puede elevar la presión arterial, los niveles de colesterol y triglicéridos, provocando daño arterial y cardíaco. Al emplear un enfoque multiobjetivo, el estudio pretende obtener un equilibrio entre los dos resultados correspondientes a la clasificación de riesgo cardiovascular y el índice de masa corporal. Para la optimización multiobjetivo se propone un conjunto de experimentos que arrojan como resultado un frente de Pareto óptimo para posteriormente determinar la solución adecuada. Los resultados muestran una adecuada optimización del sistema de lógica difusa, permitiendo la interpretabilidad de los conjuntos difusos luego de realizar el proceso de optimización. De esta manera, este artículo contribuye al avance del uso de técnicas computacionales en el ámbito médico.

Palabras clave

Índice de masa corporal, Enfermedades cardiovasculares, Salud, Optimización multiobjetivo, Sistema difuso, Frente pareto

Materias

Ingeniería de Sistemas -- Tesis y disertaciones académicas , Informática medica , Investigación y desarrollo , Salud -- Innovaciones tecnológicas

Citación