Revista de Hígado: enfermedades y trasplantes

Detección de síndromes clínicos inminentes de carcinoma hepatocelular mediante la implementación de una función jerárquica del proceso de selección basado en un algoritmo de optimización mejorado

Ma Liqing, Rey Jianmei

El carcinoma hepatocelular o CHC se ha clasificado como un tumor maligno. Los síntomas del CHC están ocultos y no reciben ayudas terapéuticas primarias. En comparación con otros centros de medicina, la medicina tradicional china (MTC) puede detectar los síntomas del CHC y curarlo. Este estudio presentó un nuevo método mejorado de colonia de abejas artificiales (ABC) para encontrar síndromes existentes de CHC. En la primera etapa, formamos la demostración de características jerárquicas utilizando modelos de árbol de tres capas. Los síntomas y el número positivo de una enfermedad son los nodos de las hojas y la raíz del árbol, mientras que la característica del síndrome de la capa interna se extrae de un rango de síntomas aparecidos. En la segunda etapa, en el espacio de características recientemente reducido, utilizamos un modelo mejorado sobre la base del algoritmo propuesto para investigar los síndromes óptimos. De acuerdo con los resultados obtenidos de la selección de características, extrajimos las relaciones habituales de síntomas y síndromes del sistema bayesiano. En este estudio realizado, habíamos compuesto varios síntomas. Al aplicar el método sugerido, reconocimos muchos síndromes que mejoran la precisión de detección. Finalmente, para demostrar la conexión común entre los síntomas y el nivel del síndrome, utilizamos el método bayesiano. Los resultados demostraron que nuestro modelo de cálculo sugerido tiene la capacidad de intensificar el proceso de detección del carcinoma hepatocelular.