CD_6 Original + Derivados

Hemorragia Subaracnoidea (HSA) Postraumática

Conjunto de datos centrado en Hemorragia Subaracnoidea Postraumática. Protocolo terapéutico altamente específico: Nimodipino (calcioantagonista exclusivo para prevenir vasoespasmo) y osmoterapias combinadas.

📈 Eficacia Predictiva Detallada

Comparación detallada de las métricas de clasificación para los modelos entrenados con el conjunto de datos original y el conjunto sintético generado.

📊 Conjunto Original

Clase	Precisión	Recall	F1-Score	Soporte
Clase 0	0.57	0.14	0.22	29
Clase 1	0.29	0.77	0.42	13
Accuracy	0.33
Macro Avg	0.43	0.45	0.32	42
Weighted Avg	0.48	0.33	0.28	42

AUC-ROC: 0.40

F1-Score (weighted): 0.28

Accuracy: 0.33

➡️ Mejora

⬆ +0.18 AUC ⬆ +0.33 F1 ⬆ +0.31 Acc

🏆 MEJOR RENDIMIENTO

🔮 Conjunto Sintético

Clase	Precisión	Recall	F1-Score	Soporte
Clase 0	0.71	0.83	0.76	29
Clase 1	0.38 ⬆ +0.09	0.23 ⬇ -0.54	0.29 ⬇ -0.13	13
Accuracy	0.64 ⬆ +0.31
Macro Avg	0.54 ⬆ +0.11	0.53 ⬆ +0.08	0.52 ⬆ +0.20	42
Weighted Avg	0.60 ⬆ +0.12	0.64 ⬆ +0.31	0.61 ⬆ +0.33	42

AUC-ROC: 0.58 ⬆ +0.18

F1-Score (weighted): 0.61 ⬆ +0.33

Accuracy: 0.64 ⬆ +0.31

📊 Resumen de Mejoras en Clase Minoritaria (Clase 1)

🎯

Precisión

Original: 0.29

Sintético: 0.38

⬆ +0.09

📈

Recall

Original: 0.77

Sintético: 0.23

⬇ -0.54

⚖️

F1-Score

Original: 0.42

Sintético: 0.29

⬇ -0.13

📚 Fuente Original del Conjunto

Neumonía Grave Adquirida en la Comunidad

v1.0

Datos clínicos hospitalarios

Publicado: 2017-2024

Repositorio: Datos institucionales

Licencia: CC BY-NC 4.0

📄 Resumen (Abstract)

Conjunto de datos centrado en la Hemorragia Subaracnoidea (HSA) Postraumática. Se caracteriza por un protocolo terapéutico altamente específico que incluye Nimodipino (calcioantagonista exclusivo para prevenir vasoespasmo en HSA) y osmoterapias combinadas (Manitol y Solución Salina 3%).

🔬 Métodos

Recolección retrospectiva de registros electrónicos. Anonimización mediante cifrado.

⚖️ Ética y Privacidad

Estudio aprobado por el comité de ética institucional bajo exención de consentimiento informado. Restricción de confidencialidad: En estricto cumplimiento de los protocolos de privacidad hospitalaria, el comité no autoriza la divulgación pública de los microdatos a nivel de paciente, ni en su versión original ni en sus variantes sintéticas generadas. La publicación se restringe exclusivamente a las métricas de evaluación, resultados agregados y metodología del modelo.

📖 Cómo citar la fuente original

Datos clínicos anonimizados de pacientes con neumonía grave. Servicio de Terapia Intensiva. Hospital Universitario "Arnaldo Milián Castro". Villa Clara. Cuba.

🔄 Transformaciones Aplicadas

Modificaciones realizadas al conjunto original

Codificación de categóricas: Transformación a valores numéricos.

📋 Diccionario de Datos Detallado

Variable	Descripción Clínica	Tipo	Rango / Categorías	Unidad	¿Objetivo?
`Edad`	Edad del paciente al momento del ingreso	Numérico	0 - 94	años	No
`Estadia`	Días de estancia hospitalaria del paciente	Numérico	0 - 39	días	No
`Tiempo_exacto_de_ventilacion`	Tiempo total de ventilación mecánica durante la estancia	Numérico	0 - 384	horas	No
`Puntaje_Apache`	Puntaje de severidad APACHE II al ingreso	Numérico	0 - 33	puntos	No
`Sexo`	Género del paciente	Categórico	1: Masculino, 2: Femenino	N/A	No
`Raza`	Raza/etnia del paciente	Categórico	1: Blanca, 2: Mestiza, 4: Negra	N/A	No
`Equipo_de_ventilacion_utilizado`	Tipo de equipo de ventilación utilizado durante la estancia	Categórico	1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 13, 14	N/A	No
`Diagnostico_HSA_postraumatica`	Diagnóstico de hemorragia subaracnoidea postraumática	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Infeccion_Respiratoria`	Presencia de infección respiratoria	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Infeccion_Liquido_cefaloraquideo`	Presencia de infección del líquido cefalorraquídeo	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Infeccion_Hematologica`	Presencia de infección hematológica	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Infeccion_Herida_Quirurgica`	Presencia de infección de herida quirúrgica	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Staphilococo_Aureus_Meticillin_Sensible`	Presencia de Staphylococcus aureus sensible a meticilina (MSSA)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Staphilocco_Aureus_Meicllin_Resitente`	Presencia de Staphylococcus aureus resistente a meticilina (MRSA)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Pseudomona_Areuginosa`	Presencia de infección por Pseudomonas aeruginosa	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Klebsiella`	Presencia de infección por Klebsiella	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Echierichia_Coli`	Presencia de infección por Escherichia coli	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Enterobacter_cloacae`	Presencia de infección por Enterobacter cloacae	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Menos_de_10^9_UFC`	Crecimiento de gérmenes con menos de 10⁹ UFC	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Germen_Sin_Crecimiento_`	Sin crecimiento de gérmenes en cultivo	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`_Analgesia_Recibida`	Paciente recibió analgesia	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Hidratacion_Recibida`	Paciente recibió hidratación intravenosa	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Anticoagulacion_profilactica_Recibida`	Paciente recibió anticoagulación profiláctica	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Norepinefrina_Recibida`	Paciente recibió norepinefrina (vasopresor)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Epinefrina_Recibida`	Paciente recibió epinefrina (vasopresor)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Manitol_Recibida`	Paciente recibió manitol (diurético osmótico)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Solucion_salina_3%_Recibida`	Paciente recibió solución salina al 3% (hipertónica)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Fenitoina_Recibida`	Paciente recibió fenitoína (anticonvulsivante)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Esquema_de_sedacion_y_analgesia_con_morfina_y_midazolam_Recibida`	Paciente recibió esquema de sedación y analgesia con morfina y midazolam	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Globulos_Recibida`	Paciente recibió transfusión de glóbulos	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Plasma_Recibida`	Paciente recibió transfusión de plasma	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Claforan_Recibida`	Paciente recibió claforan/cefotaxima (antibiótico)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Vancomicina_Recibida`	Paciente recibió vancomicina (antibiótico)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Omeprazol_Recibida`	Paciente recibió omeprazol (inhibidor de bomba de protones)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Nutricion_enteral_Recibida`	Paciente recibió nutrición enteral	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Nimodipino_Recibida`	Paciente recibió nimodipino (bloqueador de canales de calcio)	Binario	0: No, 1: Sí	N/A	No
`Murio`	Indicador de fallecimiento del paciente (variable objetivo)	Binario	0: Superviviente, 1: Fallecido	N/A	Sí

38 Variables totales

4 Numéricas

3 Categóricas

31 Binarias

Objetivo: Mortalidad (Murio)

Datos ausentes: 0%

📈 Distribución de la variable objetivo en el conjunto original

📖 Leyenda de Variables Categóricas

Esta sección detalla los códigos y significados de las variables categóricas y binarias presentes en el conjunto de datos. Comprender estas codificaciones es fundamental para la correcta interpretación de los resultados clínicos.

Sexo Categórica

Código	Significado
1	Masculino
2	Femenino

Raza Categórica

Código	Significado
1	Blanca / Caucásica
2	Mestiza
4	Negra / Afrodescendiente

Equipo_de_ventilacion_utilizado Categórica

Código	Significado
1	Evita-4
3	Servo S
4	Servo-i
5	Savina-300
6	Savina
7	Hamilton-Raphael
8	No ventilado
9	Bella Vista
11	R 50 SIRIUSMED
13	ABETHA
14	Comen V3

Variables Binarias Binario

Formato común: 0 = No, 1 = Sí

Diagnostico_HSA_postraumatica Diagnóstico de hemorragia subaracnoidea postraumática

Infeccion_Respiratoria Presencia de infección respiratoria

Infeccion_Liquido_cefaloraquideo Infección del líquido cefalorraquídeo

Infeccion_Hematologica Infección hematológica

Infeccion_Herida_Quirurgica Infección de herida quirúrgica

Germen_Staphilococo_Aureus_Meticillin_Sensible Infección por Staphylococcus aureus sensible a meticilina (MSSA)

Germen_Staphilocco_Aureus_Meicllin_Resitente Infección por Staphylococcus aureus resistente a meticilina (MRSA)

Germen_Pseudomona_Areuginosa Infección por Pseudomonas aeruginosa

Germen_Klebsiella Infección por Klebsiella

Germen_Echierichia_Coli Infección por Escherichia coli

Germen_Enterobacter_cloacae Infección por Enterobacter cloacae

Germen_Menos_de_10^9_UFC Crecimiento con menos de 10⁹ UFC

Germen_Sin_Crecimiento_ Sin crecimiento en cultivo

_Analgesia_Recibida Administración de analgesia

Hidratacion_Recibida Administración de hidratación intravenosa

Anticoagulacion_profilactica_Recibida Administración de anticoagulación profiláctica

Norepinefrina_Recibida Administración de norepinefrina (vasopresor)

Epinefrina_Recibida Administración de epinefrina (vasopresor)

Manitol_Recibida Administración de manitol (diurético osmótico)

Solucion_salina_3%_Recibida Administración de solución salina al 3% (hipertónica)

Fenitoina_Recibida Administración de fenitoína (anticonvulsivante)

Esquema_de_sedacion_y_analgesia_con_morfina_y_midazolam_Recibida Administración de esquema de sedación y analgesia con morfina y midazolam

Globulos_Recibida Administración de transfusión de glóbulos

Plasma_Recibida Administración de transfusión de plasma

Claforan_Recibida Administración de claforan/cefotaxima (antibiótico)

Vancomicina_Recibida Administración de vancomicina (antibiótico)

Omeprazol_Recibida Administración de omeprazol (inhibidor de bomba de protones)

Nutricion_enteral_Recibida Administración de nutrición enteral

Nimodipino_Recibida Administración de nimodipino (bloqueador de canales de calcio)

Murio 🎯 Variable Objetivo: Fallecimiento del paciente (0: Superviviente, 1: Fallecido)

ℹ️

Nota: Todas las variables binarias están codificadas como 0 = No (ausencia) y 1 = Sí (presencia).

📊

Total de variables categóricas: 3

Sexo (2 categorías: 1=Masculino, 2=Femenino)
Raza (3 categorías: 1=Blanca, 2=Mestiza, 4=Negra)
Equipo de ventilación (11 categorías presentes: 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 13, 14)

🎯

Total de variables binarias: 31

30 variables de diagnóstico/tratamiento
1 variable objetivo (Murio)

💊

Perfil terapéutico identificado:

🧠 Tratamiento neurológico: Manitol, Solución salina 3%, Fenitoína, Nimodipino
💉 Vasopresores: Norepinefrina, Epinefrina
💊 Sedación y analgesia: Morfina + Midazolam, Analgesia general
🩸 Hemoderivados: Glóbulos, Plasma
🩸 Anticoagulación: Anticoagulación profiláctica
💧 Hidratación: Hidratación intravenosa
🔴 Antibióticos: Claforan, Vancomicina
🛡️ Protección gástrica: Omeprazol
🍽️ Nutrición: Nutrición enteral

⚠️

Recomendaciones para análisis:

Verificar relación entre Diagnostico_HSA_postraumatica y el uso de Nimodipino
Validar relación entre MRSA y el uso de Vancomicina
El código 8 en ventilación indica "No ventilado"

🔬 Metodología de Generación (Reproducibilidad Científica)

📐 Método Principal

SMOTE RSB* Adaptado

Versión: 2.0

DOI: 10.1007/s42979-026-04896-8

📏 Reglas de restricción

Diagnostico_HSA_postraumatica == 1 → Nimodipino_Recibida = 1
Diagnostico_HSA_postraumatica == 1 → Manitol_Recibida = 1 OR Solucion_salina_3%_Recibida = 1
Diagnostico_HSA_postraumatica == 1 → Fenitoina_Recibida = 1
Diagnostico_HSA_postraumatica == 1 → Anticoagulacion_profilactica_Recibida = 0
Manitol_Recibida y Solucion_salina_3%_Recibida son mutuamente excluyentes
MRSA == 1 → Vancomicina_Recibida = 1
Tiempo_exacto_de_ventilacion == 0 → Equipo_de_ventilacion_utilizado = 8 (No Aplica)
Tiempo_exacto_de_ventilacion > 0 → Equipo_de_ventilacion_utilizado ≠ 8
Todo paciente debe recibir hidratación (Hidratacion_Recibida = 1)

📋 Detalle de reglas por categoría:

🧠 Guía Clínica HSA: Hemorragia subaracnoidea postraumática implica Nimodipino (prevención de vasoespasmo), terapia hiperosmolar (Manitol o Salina 3%) y Fenitoína (profilaxis anticonvulsivante)
🚫 Contraindicación HSA: Paciente con HSA postraumática NO debe recibir anticoagulación profiláctica
⛔ Redundancia terapéutica: No administrar Manitol y Salina 3% al mismo tiempo
🦠 Guía Clínica Infecciones: Infección por MRSA debe ser tratada con Vancomicina
📊 Lógica de datos: Consistencia entre tiempo de ventilación y equipo utilizado
💉 Cuidados estándar: Todo paciente debe recibir hidratación intravenosa

⚙️ Hiperparámetros SMOTE RSB* Adaptado

Valor escala	0.03
Probabilidad Base	0.1

🔄 Hiperparámetros CTGAN

epochs	500
batch_size	20
generator_lr	0.0002
discriminator_lr	0.0002
pac	2
generator_dim	(128, 128)
discriminator_dim	(128, 128)
embedding_dim	128
l2scale	1e-05

📊 Hiperparámetros TVAE

epochs	300
batch_size	20
embedding_dim	32
compress_dims	(32, 32)
decompress_dims	(32, 32)
l2scale	1e-5
loss_factor	2

🔐 Reproducibilidad

Random Seed	`42`
Python	3.12.12

Librerías utilizadas:

pandas: 2.3.3
numpy: 2.4.4
scikit-learn: 1.7.2
imbalanced-learn: 0.14.0
ctgan: 0.11.1
torch: 2.9.0
sdv: 1.28.0
scipy: 1.16.3
matplotlib: 3.10.9

📝

Para reproducir exactamente este conjunto de datos, ejecute el script de generación con la semilla aleatoria 42. Los resultados pueden variar ligeramente según la versión de las librerías.

📊 Conjuntos de Datos Derivados

El conjunto original ha sido sometido a un proceso de balanceo de clases y generación sintética para mejorar la representación de clases minoritarias. Nota: se ha empleado un conjunto de validación para evaluar el índice de fidelidad. Se han generado tres familias de conjuntos:

📊 Balanceados: Conjuntos creados mediante técnicas de sobremuestreo
🔮 Sintéticos Puros: Conjuntos generados completamente con modelos generativos
✨ Aumentados: Combinación del conjunto original + datos sintéticos

El mejor conjunto de cada etapa fue seleccionado mediante el índice TabDSFidelity.

📊 Conjuntos Balanceados 8 conjuntos

Algoritmo	Ratio	N° Ejemplos	AUC-ROC	F1	Accuracy	TabDSFidelity	Jensen-Shannon	Kolmogorov-Smirnov	Kullback-Leibler	Correlación	Tiempo Total (s)	Dist. Promedio	Copias Exactas	Ataque MIA	Mejor
Random Oversampling	1	166	0.786	0.763	0.780	9.083	0.085	0.940	0.003	0.971	69.018	0	166	0.357	🏆
SMOTE	1	166	0.728	0.711	0.732	4.912	0.146	0.943	0.006	0.978	61.528	0.013	123	0.424
Borderline SMOTE	1	166	0.743	0.700	0.707	4.134	0.148	0.843	0.008	0.978	79.869	0.014	123	0.371
ADASYN	1.025	164	0.802	0.690	0.683	4.778	0.149	0.977	0.007	0.980	65.532	0.011	123	0.371
SMOTE RSB* Adaptado	1.038	163	0.758	0.721	0.732	5.992	0.141	0.988	0.004	0.976	67.114	0.014	123	0.360
SMOTE RSB* Adaptado + Reglas	1.038	163	0.793	0.742	0.756	7.599	0.147	0.981	0.004	0.975	64.654	0.014	123	0.319
OOF PSO para Balanceo	1	166	0.826	0.717	0.756	4.856	0.220	0.130	0.105	0.780	73.017	0.108	123	0.363
OOF PSO para Balanceo + Reglas	1	166	0.794	0.717	0.756	3.771	0.226	0.289	0.096	0.774	80.191	0.110	81	0.488

⭐ Mejor seleccionado: Random Oversampling (TabDSFidelity: 9.083, AUC: 0.786, F1: 0.763, MIA: 0.357). Nota: Ratio <= 1.5 = Conjunto Balanceado.

🔮 Conjuntos Sintéticos Puros 10 conjuntos

Algoritmo	Ratio	N° Ejemplos	AUC-ROC	F1	Accuracy	TabDSFidelity	Jensen-Shannon	Kolmogorov-Smirnov	Kullback-Leibler	Correlación	Tiempo Total (s)	Dist. Promedio	Copias Exactas	Ataque MIA	Mejor
*SMOTE RSB + Ruido Gaussiano**	1.590	6155	0.801	0.731	0.756	9.243	0.167	0.931	0.030	0.939	97.191	0.063	60	0.342	🏆
SMOTE RSB* + Ruido Gaussiano + Reglas	1.590	6155	0.761	0.731	0.756	8.963	0.167	0.931	0.041	0.930	295.383	0.076	38	0.383
CTGAN	1.254	9999	0.562	0.599	0.585	4.442	0.226	0.235	0.011	0.889	377.755	0.085	0	0.518
CTGAN + Reglas del Dominio	1.254	9999	0.508	0.527	0.512	2.957	0.226	0.235	0.022	0.888	625.860	0.090	0	0.526
TVAE	1.114	9999	0.828	0.763	0.780	8.488	0.385	0.071	0.052	0.931	211.065	0.043	0	0.287
TVAE + Reglas del Dominio	1.114	9999	0.766	0.742	0.756	7.713	0.385	0.071	0.054	0.926	450.233	0.047	0	0.526
OOF PSO para Aumento	1	10000	0.676	0.661	0.707	4.280	0.692	0.000	0.311	0.650	187.453	0.164	0	0.399
OOF PSO para Aumento + Reglas	1	10000	0.684	0.661	0.707	3.776	0.692	0.000	0.387	0.677	447.788	0.180	0	0.440
SMOTE RSB* Refinado	1.254	7827	0.786	0.624	0.659	7.515	0.187	0.924	0.023	0.941	121.233	0.058	64	0.368
SMOTE RSB* Refinado + Reglas	1.254	7827	0.771	0.697	0.732	8.558	0.187	0.924	0.032	0.932	332.639	0.068	37	0.386

⭐ Mejor seleccionado: SMOTE RSB* + Ruido Gaussiano (TabDSFidelity: 8.963, AUC: 0.801, F1: 0.731, MIA: 0.342). Nota: Ratio > 1.5 = Conjunto Desbalanceado.

✨ Conjuntos Aumentados 10 conjuntos

Algoritmo	Ratio	N° Ejemplos	AUC-ROC	F1	Accuracy	TabDSFidelity	Jensen-Shannon	Kolmogorov-Smirnov	Kullback-Leibler	Correlación	Tiempo Total (s)	Dist. Promedio	Copias Exactas	Ataque MIA	Mejor
SMOTE RSB* + Ruido Gaussiano	1.571	6321	0.707	0.642	0.683	7.384	0.165	0.936	0.029	0.940	197.421	0.061	120	0.377
SMOTE RSB* + Ruido Gaussiano + Reglas	1.571	6321	0.735	0.678	0.707	8.112	0.165	0.936	0.040	0.931	388.237	0.074	97	0.380
CTGAN	1.249	10165	0.588	0.549	0.537	3.381	0.224	0.238	0.011	0.891	500.790	0.083	39	0.497
CTGAN + Reglas del Dominio	1.249	10165	0.607	0.523	0.512	3.129	0.224	0.238	0.021	0.889	748.721	0.087	39	0.488
TVAE	1.112	10165	0.771	0.690	0.707	7.206	0.378	0.073	0.039	0.934	334.333	0.042	39	0.377
TVAE + Reglas del Dominio	1.112	10165	0.810	0.750	0.756	8.466	0.378	0.073	0.040	0.930	573.237	0.045	39	0.398
OOF PSO para Aumento	1	10166	0.766	0.624	0.659	4.321	0.675	0.000	0.300	0.656	315.724	0.160	39	0.442
OOF PSO para Aumento + Reglas	1	10166	0.739	0.661	0.707	4.263	0.675	0.000	0.369	0.682	575.285	0.177	39	0.418
*SMOTE RSB Refinado**	1.248	7993	0.761	0.690	0.707	8.490	0.185	0.925	0.022	0.942	226.580	0.054	87	0.363	🏆
SMOTE RSB* Refinado + Reglas	1.248	7993	0.761	0.690	0.707	8.462	0.185	0.925	0.031	0.933	442.865	0.064	67	0.377

⭐ Mejor seleccionado: SMOTE RSB* Refinado (TabDSFidelity: 8.462, AUC: 0.761, F1: 0.690, MIA: 0.363). Nota: Ratio <= 1.5 = Conjunto Balanceado.

📈 Diagrama del Proceso de Generación

Conjunto Original
CD_6

↓

Balanceo
(8 métodos)

↓ Selección por TabDSFidelity

⭐ Mejor Balanceado
Random Oversampling

↓

Generación Sintética
(10 métodos)

↓ Evaluación TabDSFidelity

⭐ Mejor Sintético
SMOTE RSB* + Ruido Gaussiano

⭐ Mejor Aumentado
SMOTE RSB* Refinado

↓

Conjunto Sintético Final
Seleccionado por calidad

📊 Guía de Métricas de Evaluación

Para interpretar correctamente los resultados de los conjuntos de datos generados, es fundamental comprender qué mide cada métrica y cómo se relacionan entre sí. A continuación, se detalla cada una de las métricas utilizadas en la evaluación:

🎯 Métricas de Rendimiento Predictivo

AUC-ROC (0.5 - 1.0)

¿Qué mide? Capacidad del modelo para distinguir entre clases (Ej: mortalidad vs supervivencia).

Interpretación:

0.5: Sin capacidad predictiva (aleatorio)
0.7-0.8: Aceptable
0.8-0.9: Excelente
>0.9: Sobresaliente

Ejemplo: AUC-ROC = 0.82 significa que hay un 82% de probabilidad de que el modelo clasifique correctamente un paciente fallecido frente a uno superviviente.

F1-Score (0 - 1.0)

¿Qué mide? Media armónica entre precisión y sensibilidad (recall).

Interpretación:

0.7-0.8: Buen equilibrio entre precisión y sensibilidad
0.8-0.9: Muy buen equilibrio
>0.9: Excelente equilibrio

Ejemplo: F1 = 0.76 indica que el modelo mantiene un buen balance entre identificar correctamente a los pacientes que fallecen (sensibilidad) y no etiquetar erróneamente a los que sobreviven (precisión).

Accuracy (0 - 1.0)

¿Qué mide? Proporción de predicciones correctas sobre el total.

Interpretación:

0.7-0.8: Buen rendimiento general
0.8-0.9: Muy buen rendimiento
>0.9: Excelente rendimiento

Ejemplo: Accuracy = 0.75 significa que el 75% de las predicciones del modelo son correctas.

⚠️ Nota: En conjuntos desbalanceados, esta métrica puede ser engañosa. Es mejor usar F1-Score o AUC-ROC.

🔬 Índice de Fidelidad del Conjunto

TabDSFidelity (0 - 10+)

¿Qué mide? Calidad global del conjunto sintético comparado con el original.

Interpretación:

< 3.0: Baja fidelidad (poca similitud con el original)
3.0 - 6.0: Fidelidad moderada
6.0 - 8.0: Alta fidelidad
> 8.0: Muy alta fidelidad (excelente representación)

Ejemplo: TabDSFidelity = 8.08 indica que el conjunto sintético mantiene una alta similitud con el original, preservando las relaciones y distribuciones de los datos reales, además de maximizar su eficacia predictiva.

💡 Importante: Este es el índice para seleccionar el mejor conjunto de datos sintéticos. Para este caso, el peso empleado para las métricas "AUC-ROC", "F1-Score" y "Accuracy" fue (2) y para el resto de las métricas fue (1).

📊 Métricas de Similitud de Distribuciones

Jensen-Shannon (Promedio) (0 - 1.0)

¿Qué mide? Similitud entre las distribuciones de variables numéricas del conjunto sintético y el original.

Interpretación:

Cerca de 0: Distribuciones muy similares (ideal)
0.1 - 0.3: Diferencias moderadas
> 0.3: Diferencias significativas

Ejemplo: JS = 0.118 indica que las distribuciones de las variables numéricas (edad, presión arterial, etc.) son bastante similares a las del conjunto original.

📌 Nota: Es el promedio de la divergencia de Jensen-Shannon calculada para todas las variables numéricas.

Kolmogorov-Smirnov (p-valor promedio) (0 - 1.0)

¿Qué mide? Probabilidad estadística de que las muestras numéricas del conjunto sintético provengan de la misma distribución continua que el original.

Interpretación:

Cerca de 1.0: Altísima probabilidad de que sean la misma distribución (ideal)
> 0.05: Similitud aceptable (no se rechaza que sean iguales)
< 0.05: Diferencias estadísticamente significativas

Ejemplo: KS p-valor = 0.753 indica que hay evidencia fuerte a favor de que las distribuciones acumulativas de la variable sintética y la original son equivalentes.

📌 Nota: Se reporta el promedio de los p-valores obtenidos mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov de dos muestras para las variables numéricas.

Kullback-Leibler (Promedio) (0 - ∞)

¿Qué mide? Divergencia entre las distribuciones de variables categóricas del conjunto sintético y el original.

Interpretación:

Cerca de 0: Distribuciones muy similares (ideal)
0.01 - 0.1: Diferencias pequeñas
> 0.1: Diferencias notables

Ejemplo: KL = 0.014 indica que la distribución de las variables categóricas (género, mortalidad) es muy similar a la del conjunto original.

📌 Nota: Es el promedio de la divergencia de Kullback-Leibler para todas las variables categóricas. A diferencia de JS y KS, esta métrica se aplica solo a variables categóricas.

📊 Métricas de Estructura

Similitud de Correlación (0 - 1.0)

¿Qué mide? Preservación de las relaciones entre variables del conjunto original.

Interpretación:

Cerca de 1.0: Las relaciones entre variables se mantienen casi idénticas
> 0.9: Excelente preservación de relaciones
0.7 - 0.9: Buena preservación
< 0.7: Pérdida significativa de relaciones

Ejemplo: Correlación = 0.976 significa que las relaciones entre variables (ej. edad y mortalidad) se mantienen en un 97.6% respecto al conjunto original.

⏱️ Métricas de Rendimiento Temporal

Tiempo Total (s) (segundos)

¿Qué mide? Tiempo total de ejecución del proceso de generación del conjunto.

Interpretación:

< 100s: Generación rápida
100-300s: Tiempo moderado
> 300s: Proceso lento (puede ser aceptable para conjuntos grandes)

Ejemplo: Tiempo total = 69.45s significa que el proceso completo de generación del conjunto balanceado tomó aproximadamente 1.16 minutos.

⏱️ Nota: Incluye el tiempo de generación sintética + cálculo de métricas.

🔒 Métricas de Privacidad

Estas métricas evalúan el riesgo de exposición de información sensible y la capacidad de un atacante para inferir datos de los pacientes a partir del conjunto de datos sintéticos.

Distancia al Registro Más Cercano (≥ 0)

¿Qué mide? La distancia promedio entre cada registro sintético y su registro más cercano en el conjunto de datos original.

Interpretación:

Cerca de 0: Los datos sintéticos son muy similares a los originales → ⚠️ ALTO RIESGO de privacidad
0.01 - 0.05: Similaridad moderada → Riesgo moderado
> 0.05: Buena separación de los datos originales → ✅ BAJO RIESGO de privacidad

Ejemplo: Distancia promedio = 0.015 en SMOTE indica que los registros sintéticos están relativamente cerca de los originales, lo que podría implicar un riesgo de privacidad moderado.

🔬

Metodología: Calculada utilizando la Distancia de Gower, la cual maneja internamente tipos de datos mixtos, normalizando las variables numéricas y penalizando diferencias categóricas para devolver un índice estandarizado entre 0 y 1.

💡

Recomendación: Valores < 0.01 deben ser evaluados con precaución. Idealmente, buscar valores > 0.02 para garantizar la privacidad.

Copias Exactas (≥ 0)

¿Qué mide? Número de registros sintéticos que son copias idénticas de registros en el conjunto de datos original.

Interpretación:

0: Ninguna copia exacta → ✅ SEGURO
1 - 10: Pocas copias → Riesgo bajo
11 - 50: Copias moderadas → ⚠️ RIESGO MODERADO
> 50: Muchas copias → 🔴 ALTO RIESGO de reidentificación

Ejemplo: SMOTE RSB* Refinado genera 76 copias exactas de 8817 registros (0.86%), lo que representa un riesgo de privacidad que debe ser evaluado.

⚠️

Importante: La presencia de copias exactas es uno de los indicadores más críticos de fuga de datos. Idealmente, este valor debe ser 0.

Ataque de Inferencia de Membresía (MIA) (0 - 1.0)

¿Qué mide? Tasa de éxito (medida en AUC-ROC) de un atacante para determinar si un registro específico pertenece al conjunto de datos original.

Interpretación:

0.5: Aleatorio (ideal) → ✅ PRIVACIDAD ÓPTIMA
0.5 - 0.55: Riesgo bajo
0.55 - 0.6: Riesgo moderado → ⚠️ PRIVACIDAD CUESTIONABLE
> 0.6: Riesgo alto → 🔴 PRIVACIDAD COMPROMETIDA

Ejemplo: MIA = 0.553 significa que el atacante tiene un éxito ligeramente superior al 50% aleatorio, lo que indica un riesgo de privacidad bajo/moderado.

🎯

Objetivo: Buscar valores lo más cercanos a 0.5. Valores > 0.6 indican que el conjunto sintético no protege adecuadamente la privacidad.

📝 Resumen Rápido para Selección

🏆

Para seleccionar el mejor conjunto:

Priorizar TabDSFidelity más alto
Buscar AUC-ROC y F1 altos
Valores de divergencia JS y KL cercanos a 0
P-valor de KS lo más cercano a 1.0 posible (>0.05)
Correlación > 0.9

⚖️

Balance entre calidad y tiempo:

Un TabDSFidelity > 8.0 indica excelente calidad
Tiempos de generación < 200s son aceptables
La Correlación > 0.95 asegura buena preservación de relaciones

🔒

Para garantizar la privacidad:

MIA lo más cercano a 0.5 (ideal)
Copias exactas = 0 (ideal) o lo más bajo posible
Distancia promedio > 0.02 para buena separación
Evaluar balance entre calidad (TabDSFidelity) y privacidad (MIA)