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Resumen. Diversos problemas del mundo real pueden ser modelados a través de las redes bayesianas. Este trabajo presenta el desarrollo de una red bayesiana clasificadora para aplicaciones médicas, dicha propuesta es un algoritmo hibrido combinado con algoritmos genéticos. En este art́ıculo utilizamos una base de datos de 267 conjuntos de imágenes SPECT descargadas de SPECT Heart Data Set. Estos datos se procesan, utilizando dos algoritmos: K2 y nuestra propuesta genética-bayesiana. Una vez hecho esto, se determina si el paciente es catalogado como normal o anormal. Finalmente estos resultados son corroborados con el uso del software Netica para constatar el porcentaje de error que estos presentan y como se comportan cada uno de los algoritmos.

Una propuesta genética y bayesiana para resolver problemas de clasificación en aplicaciones médicas