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dabetai — Modelos IA

Python scikit-learn XGBoost PyTorch

Pipelines de machine learning para entrenamiento, evaluación y serialización de modelos predictivos de complicaciones diabéticas.

Repositorio · Reportar Bug · Artículo de Investigación

🇬🇧 English · 🇪🇸 Español

Acerca de dabetai

dabetai es un ecosistema preventivo integral para la diabetes que predice complicaciones como retinopatía, nefropatía, neuropatía y pie diabético antes de que sean irreversibles.

Este repositorio contiene los Modelos IA — 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.

Ecosistema

Componente Repositorio Stack
App Móvil dabetai-org/mobile-app React Native 0.79, Expo 53, Tailwind CSS
Portal Web dabetai-org/web-app Angular 19, Tailwind CSS
Core API dabetai-org/api NestJS 11, PostgreSQL, Prisma
API de IA dabetai-org/ai-api FastAPI, Python 3.11, MongoDB
Modelos IA (este) dabetai-org/ai-models Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch
Landing dabetai-org/landing Astro, Tailwind CSS

Funcionalidades

  • Preparación Modular de Datasets — Pipelines automatizados por complicación
  • Experimentación Multi-Algoritmo — Regresión Logística, Random Forest, LightGBM, XGBoost, SVM, AdaBoost
  • Optimización de Hiperparámetros — Grid Search para configuración óptima
  • Serialización de Modelos — Exportación de modelos entrenados para producción
  • Reportes Automáticos — Curvas ROC, matrices de confusión, importancia de características

Inicio rápido

Prerrequisitos

  • Python 3.11+
  • pip

Instalación

git clone https://github.com/dabetai-org/ai-models.git
cd ai-models
pip install -r requirements.txt

Estructura del proyecto

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

Uso

1. Preparar datasets

python scripts/01_prepare_datasets.py

2. Ejecutar experimentos

python scripts/02_run_experiments.py

3. Finalizar modelos

python scripts/03_finalize_model.py

Datos requeridos

Los datos provienen del estudio IOBP2 (In Control). Colocar los archivos en data/raw/datatables/. Ver CITATION.md para atribución y uso responsable.

Contribuciones

Por favor lee CONTRIBUTING.md para nuestras convenciones de ramas, commits y flujo de PRs.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo GNU General Public License v3.0 — consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Reconocimientos

Autores:

Asesores:

  • Guarneros Nolasco Luis Rolando
  • Cruz Ramos Nancy Aracely

Apoyo Académico:

  • Universidad Tecnológica del Centro de Veracruz