Introducción:

ante la problemática batalla contra las enfermedades cardiometabólicas y el aumento del poder computacional, se están desarrollando diferentes aplicaciones que ayuden a estimar el sobrepeso y la obesidad en la población.

Objetivos:

evaluar la fórmula del índice de masa corporal (IMC) (kg/m2), tomando como referencia la grasa corporal medida por bioimpedancia y comparándola con variaciones de la misma forma obtenidas aplicando reglas de transformación algebraica mediante un método de búsqueda heurística de inteligencia artificial.

Material y métodos:

se aplicó un método heurístico de inteligencia artificial para buscar la fórmula que calcule con mayor precisión el porcentaje de grasa corporal en las personas, que se generó a partir de la masa corporal y la estatura, variables utilizadas para estimar el IMC. Se generaron miles de fórmulas que involucran la masa corporal y la estatura a partir del IMC utilizando reglas de transformación con variaciones algebraicas y constantes aumentadas y disminuidas.

Resultados:

se utilizó un conjunto de datos de masa corporal, estatura y porcentaje de grasa corporal de 142 mujeres y 150 hombres participantes. La masa corporal y la estatura se utilizaron para clasificar a los participantes en dos clases según el porcentaje de grasa corporal (excesiva o adecuada, con puntos de corte del 30 % para mujeres y del 15 % para hombres). El índice de Youden guió el algoritmo de búsqueda evaluando fórmulas candidatas para generar otras nuevas. Entre las fórmulas con el valor máximo del índice de Youden, Masa corporal1.1 / Estatura2.9, se propone como la mejor candidata como fórmula alternativa para aplicar en lugar de la fórmula convencional del IMC.

Conclusiones:

aunque el IMC mostró un índice de Youden alto, el algoritmo de IA encontró que la fórmula Masa corporal1.1 / Estatura2.9 es aún más eficiente para evaluar la grasa corporal en hombres y mujeres.

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