Inferencia probabilística de eventos asociados al COVID-19 en México - Tino-Salgado, Cirilo; Martínez-Arroyo, Miriam; Hernández-Hernández, Mario; Cruz-Gámez, Eduardo de la; Nogueda-Bautista, José Samuel (Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI, 2022)
Actualmente, la población mexicana desconoce la probabilidad de presentar eventos agravantes (intubación, ingreso a la unidad de cuidados intensivos y defunción) derivados del COVID-19. Diversos autores han propuesto modelos gráficos probabilísticos para identificar los factores asociados a esta enfermedad. En este documento, se propone utilizar redes bayesianas para identificar las relaciones de dependencia probabilística en 23 variables de estudio del conjunto de datos abiertos de COVID-19, proporcionado por la Dirección General de Epidemiología en México durante el periodo 2020 y 2021. Se generaron modelos de redes bayesianas a través de los algoritmos de aprendizaje estructural: PC y Hill Climb Search. Los resultados permitieron determinar que la diabetes, hipertensión y obesidad son los principales factores que inciden en eventos agravantes de COVID-19, así mismo, la probabilidad de defunción depende del grupo de edad del paciente y si fue o no intubado. La red bayesiana como clasificador obtiene al menos un 94% de precisión y exactitud al clasificar eventos agravantes de COVID-19.