🤖 Modelos de Machine Learning en Salud

Este repositorio recopila diferentes proyectos de Machine Learning aplicados a la salud, desarrollados en Python y organizados por carpetas según el caso de estudio.
Cada proyecto incluye un notebook de Google Colab/Jupyter, código fuente en .py y, en algunos casos, los datasets utilizados.

📂 Estructura del repositorio

cancer_mama/ → Modelo de clasificación para predecir cáncer de mama (Regresión Logística).
riesgo_cardiovascular/ → Modelo de predicción de riesgo cardiovascular a 10 años (Regresión Logística con PCA y ajuste de umbral).
(Próximos proyectos se agregarán en nuevas carpetas con la misma estructura).

🚀 Tecnologías utilizadas

Python 3.x
Pandas, NumPy
Matplotlib, Seaborn
Scikit-Learn (modelos, métricas, preprocesamiento, PCA)

🧩 Flujo general de los proyectos

Cada proyecto sigue un pipeline común:

Carga y exploración del dataset
- Limpieza y análisis descriptivo con Pandas.
- Visualización de distribuciones y correlaciones.
Preprocesamiento
- Imputación de datos faltantes.
- Normalización y/o estandarización de variables.
- Reducción de dimensionalidad (ej. PCA).
Entrenamiento y validación
- División estratificada en train/validación.
- Entrenamiento de uno o varios modelos de Scikit-Learn.
- Comparativa de algoritmos y escenarios (umbral, balanceo, etc.).
Evaluación
- Métricas de desempeño (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC).
- Matrices de confusión.
- Curvas ROC.

📊 Resultados actuales

Cáncer de mama → Regresión Logística con accuracy ≈ 97%.
Riesgo cardiovascular → Regresión Logística balanceada con umbral 0.3, recall ≈ 92%, priorizando detección temprana en medicina preventiva.

📌 Objetivo del repositorio

Construir una colección de proyectos de aprendizaje automático aplicados al ámbito de la salud que:

Sirvan como portafolio académico y profesional.
Permitan comparar diferentes algoritmos en distintos contextos.
Sean fácilmente ampliables con nuevos casos de uso.

🛠️ Cómo usar

Clona este repositorio:

git clone https://github.com/Aram9574/Modelos_IA.git
cd Modelos_IA

Modelos predictivos: Oncología y Cardiología