dabetai AI Models - Módulo de inteligencia artificial para predicción de complicaciones diabéticas

Módulo de machine learning que implementa los modelos predictivos para las complicaciones diabéticas tipo 1, integrados en la plataforma dabetai.

🤖 ¿Qué es dabetai AI Models?

dabetai AI Models contiene los pipelines completos para entrenamiento, evaluación y serialización de modelos de machine learning enfocados en predecir:

• Retinopatía diabética
  
• Nefropatía diabética
  
• Neuropatía diabética
  
• Pie diabético
  

Los modelos se basan en datos clínicos y biométricos del estudio IOBP2 y están optimizados con técnicas avanzadas como balanceo de clases, optimización de hiperparámetros y validación cruzada.

✨ Funcionalidades principales

• Preparación modular y automatizada de datasets específicos por complicación
  
• Experimentación comparativa con múltiples algoritmos (Regresión Logística, Random Forest, LightGBM, XGBoost, SVM, AdaBoost)
  
• Optimización de hiperparámetros mediante Grid Search
  
• Entrenamiento final y serialización de modelos
  
• Generación automática de reportes y visualizaciones (ROC, matrices de confusión, importancia de características)
  

🛠 Tecnologías

• Python 3.11+
  
• scikit-learn
  
• LightGBM
  
• XGBoost
  
• joblib para serialización
  
• imbalanced-learn para balanceo de clases (SMOTE)
  
• matplotlib y seaborn para visualización
  

⚡ Instalación rápida

Prerrequisitos

• Python 3.11+
  
• pip
  

Pasos

1. Clonar repositorio

bash git clone https://github.com/chrisdev-ts/dabetai-aimodels.git cd dabetai-aimodels `

1. Instalar dependencias

bash pip install -r requirements.txt

📂 Estructura del proyecto

dabetai-aimodels/ ├── scripts/ │ ├── 01_prepare_datasets.py │ ├── 02_run_experiments.py │ └── 03_finalize_model.py ├── data/ │ ├── raw/ │ └── processed/ ├── models/ ├── reports/ │ └── figures/ └── requirements.txt

📚 Guía de uso

1. Preparar datasets

bash python scripts/01_prepare_datasets.py

2. Ejecutar experimentos

bash python scripts/02_run_experiments.py

3. Finalizar modelos

bash python scripts/03_finalize_model.py

🩺 Datos requeridos

Los datos se basan en el estudio IOBP2 (In Control). Deben colocarse en data/raw/datatables/ con los archivos específicos. Consulta el archivo CITATION.md para más detalles sobre atribución y uso responsable.

🏗 Ecosistema dabetai: nuestros repositorios

dabetai está compuesto por múltiples repositorios especializados:

| Repositorio | Propósito | Estado | | ----------------------------------------------------------------------- | --------------------------- | --------------- | | dabetai-mobileapp | App para pacientes | ✅ En desarrollo | | dabetai-webapp | App web para médicos | ✅ En desarrollo | | dabetai-aiapi | API de IA y predicciones | ✅ En desarrollo | | dabetai-aimodels | Modelos de machine learning | ✅ En desarrollo | | dabetai-landing | Página de aterrizaje | ✅ En desarrollo | | dabetai-api | API principal del backend | ✅ En desarrollo |

🤝 Colaboración interna

Seguimos convenciones específicas para mantener consistencia - consulta CONTRIBUTING.MD.

🤝 Reconocimientos

Este proyecto fue desarrollado por el equipo de autores:

• Cardenas Cabal Fermín
• Ortiz Pérez Alejandro
• Serrano Puertos Jorge Christian

Con la asesoría y guía conceptual de:

• Guarneros Nolasco Luis Rolando
• Cruz Ramos Nancy Aracely

Y con el apoyo académico de la

• Universidad Tecnológica del Centro de Veracruz