Como último bloque, se presentan los resultados obtenidos desde la aproximación de redes neuronales artificiales. Asimismo, este bloque está dividido en tres apartados, uno por cada red neuronal diseñada en este estudio.
Red neuronal 1: Tres grupos diagnósticos
En primer lugar, se generó una primera red con el objetivo de clasificar a los sujetos entre los tres grupos diagnósticos (controles, deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer).
El modelo de red neuronal seleccionado se presenta en la figura 34.
Resultados
La capa de entrada estaba compuesta por doce neuronas, que corresponden con las siguientes variables: orientación en tiempo, series orden inverso, memoria de textos inmediata evocación, inmediata preguntas, diferida evocación y diferida preguntas, memoria visual, evocación categorial, abstracción verbal, clave de números, edad y años de escolaridad. La capa oculta estaba formaba por cuatro neuronas. Por último, la capa de salida era el diagnóstico con tres posibles valores, controles, deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer.
Las conexiones entre las neuronas, los pesos, están representadas en color rojo si es inhibitoria y en color verde si es excitatoria. Asimismo, en cada neurona figura su nivel de activación (color morado), así como su tendencia (color naranja).
La importancia que tiene cada variable de entrada en la red neuronal está representada por la suma de los valores absolutos de los pesos de cada neurona de entrada hacia cada una de las neuronas de la capa intermedia. Los valores de importancia en orden descendente se exponen en la tabla 43. La evocación categorial es la variable de entrada que presenta una mayor importancia, seguida de la clave de números y las series en orden inverso. Por otro lado, la orientación temporal es la variable que presenta una menor importancia dentro de este modelo de red neuronal.
Tabla 43. Valores de importancia de cada variable de entrada en la primera red neuronal
Columna Input Importancia Importancia relativa
7 Evocación categorial 58.3462
9 Clave de números 46.7522
1 Series orden inverso 39.6352
5 Memoria de textos diferida preguntas 35.7109
10 <Edad> 35.0616
3 Memoria de textos inmediata preguntas 34.4266
11 <Escolaridad> 30.3801
8 Abstracción verbal 25.5158
2 Memoria de textos inmediata evocación 24.2160
6 Memoria visual 21.3789
4 Memoria de textos diferida evocación 13.7516
0 Orientación temporal 12.6842
La sensibilidad de cada variable de entrada, está representada como la variación que tiene la variable de salida ante cambios de los valores de las variables de entrada. En la tabla 44 se presentan los valores de sensibilidad de cada variable ordenados de mayor a menor. Los resultados obtenidos a partir este modelo de red
Resultados
utilizado indican que la memoria de textos inmediata preguntas es la variable predictora que ha mostrado una mayor sensibilidad en la variable de salida, el diagnóstico. Seguida de la clave de números, la evocación categorial, series orden inverso, abstracción verbal, escolaridad, memoria de textos inmediata y diferida en evocación libre. El resto de variables de entrada (memoria de textos diferida preguntas, edad y memoria visual) presentan una moderada-baja sensibilidad.
Tabla 44. Valores de sensibilidad de cada variable de entrada en la primera red neuronal
Columna Input Sensibilidad Sensibilidad relativa
3 Memoria de textos inmediata preguntas .902272442
9 Clave de números .896580526
7 Evocación categorial .895886933
1 Series orden inverso .894186081
8 Abstracción verbal .893859405
11 <Escolaridad> .890613939
0 Orientación temporal .878035489
2 Memoria de textos inmediata evocación .830965145 4 Memoria de textos diferida evocación .809667991 5 Memoria de textos diferida preguntas .616861986
10 <Edad> .611338249
6 Memoria visual .403968647
El error tanto en la fase de entrenamiento como de validación está representado en la figura 35. En el entrenamiento, el error es alto en los primeros ensayos, disminuyendo de forma progresiva a medida que va aprendiendo. En la fase de validación, representado por la línea naranja, el error es muy alto en los primeros ciclos de aprendizaje, mientras que decrece de forma significativa a las 100 iteraciones, momento en el que se mantiene estable en los siguientes ciclos de aprendizaje.
Resultados
Figura 35. Error en la fase de entrenamiento y validación de la primera red neuronal
En la fase de validación se incluyeron 90 sujetos, treinta por cada grupo diagnóstico. El modelo de red seleccionado clasificó correctamente a 60 sujetos que corresponde a un 66.67% con un promedio error de .02.
Red neuronal 2: Dos grupos diagnósticos (controles y DCL)
El objetivo de esta segunda red neuronal era clasificar a los sujetos entre dos categorías diagnósticas: controles y deterioro cognitivo leve. Por tanto, se excluyeron para dicho análisis a los sujetos con enfermedad de Alzheimer.
La arquitectura de esta segunda red es igual al caso anterior. Únicamente se diferencia en la capa de salida, el diagnóstico con dos posibles valores controles y deterioro cognitivo leve. Ver figura 36.
Resultados
Figura 36. Red neuronal (controles y DCL)
Los valores de importancia en orden descendente se exponen en la tabla 45. La memoria de textos diferida preguntas es la variable que presenta una mayor importancia, seguida de la memoria visual, la escolaridad y las series en orden inverso. La variable que tiene una menor importancia dentro de la red es la edad.
Resultados
Tabla 45. Valores de importancia de cada variable de entrada en la segunda red neuronal
Columna Input Importancia Importancia relativa
5 Memoria de textos diferida preguntas 149.2006
6 Memoria visual 128.1294
11 <Escolaridad> 91.1110
1 Series orden inverso 89.9924
9 Clave de números 87.3062
3 Memoria de textos inmediata preguntas 82.7592 2 Memoria de textos inmediata evocación 81.1996
8 Abstracción verbal 75.9835
4 Memoria de textos diferida evocación 72.0599
0 Orientación temporal 59.2188
7 Evocación categorial 54.8496
10 <Edad> 51.3258
En la tabla 46 se presentan los valores de sensibilidad de cada variable ordenados de mayor a menor. Los resultados obtenidos a partir de este modelo de red utilizado aportan que tanto la memoria visual, las series orden inverso y la memoria de textos diferida preguntas, son las variables predictoras que muestran una sensibilidad máxima. Por otro lado, la memoria de textos inmediata y diferida evocación libre, así como la edad muestran una alta sensibilidad. El resto de variables de entrada (clave de números, memoria de textos inmediata preguntas, escolaridad y abstracción verbal) presentan una baja o nula sensibilidad.
Tabla 46. Valores de sensibilidad de cada variable de entrada en la segunda red neuronal
Columna Input Sensibilidad Sensibilidad relativa
6 Memoria visual 1.000000000
1 Series orden inverso 1.000000000
5 Memoria de textos diferida preguntas 1.000000000 2 Memoria de textos inmediata evocación .999998722 4 Memoria de textos diferida evocación .999993557
10 <Edad> .998955931
9 Clave de números .211811513
3 Memoria de textos inmediata preguntas .024873798
11 <Escolaridad> .001382058
8 Abstracción verbal .000836892
0 Evocación categorial .000000001
Resultados
El error en la fase de entrenamiento y en la de validación está representado en la figura 37. En la validación, el error es muy alto en los primeros ciclos de aprendizaje, disminuyendo de manera significativa en el ciclo de aprendizaje 96.
Figura 37. Error en la fase de entrenamiento y validación de la segunda red neuronal
En la fase de validación se incluyeron 60 sujetos, treinta por cada grupo diagnóstico. El modelo de red seleccionado clasificó correctamente al 98.33% (59 sujetos), con un promedio error de .02.
Red neuronal 3: Dos grupos diagnósticos (controles y EA)
Por último, se presenta los resultados obtenidos de la tercera red. En este caso, su objetivo era clasificar entre sujetos controles y con enfermedad de Alzheimer. Por tanto, los sujetos con DCL fueron excluidos.
En cuanto a la arquitectura de la red, al igual que en los casos anteriores es la siguiente. Doce neuronas en la capa de entrada, una capa oculta con cuatro neuronas. Por último, la capa de salida el diagnóstico, formada por dos categorías, controles y enfermedad de Alzheimer. Esta red neuronal se presenta en la figura 38.
Resultados
Figura 38. Red neuronal (controles y EA)
Los valores de importancia en orden descendente se presentan en la tabla 47. La memoria visual es la variable que presenta una mayor importancia, seguida de la evocación categorial y la orientación temporal. Por otro lado, la memoria de textos diferida preguntas la variable que menos.
Resultados
Tabla 47. Valores de importancia de cada variable de entrada en la tercera red neuronal
Columna Input Importancia Importancia relativa
6 Memoria visual 19.8522
7 Evocación categorial 17.9992
0 Orientación temporal 17.4512
11 <Escolaridad> 16.8025
2 Memoria de textos inmediata evocación 16.7558
1 Series orden inverso 15.8443
4 Memoria de textos diferido evocación 14.5154
8 Abstracción verbal 11.5521
9 Clave de números 8.5909
3 Memoria de textos inmediata preguntas 7.3857
10 <Edad> 7.0805
5 Memoria de textos diferida preguntas 2.5344
Los valores de sensibilidad para cada variable de entrada se presentan en la tabla 48. Los resultados obtenidos a partir de este modelo de red utilizado aportan que es la memoria visual la variable predictora que ha mostrado una mayor sensibilidad en la variable de salida, el diagnóstico. Otras variables con alta sensibilidad son los años de escolaridad, evocación categorial, memoria de textos inmediata en evocación libre, orientación temporal, memoria de textos diferida evocación mediante preguntas y series orden inverso. El resto de variables de entrada (clave de números, memoria de textos inmediata preguntas, edad, memoria de textos diferida preguntas y abstracción verbal) presentan una baja sensibilidad.
Tabla 48. Valores de sensibilidad de cada variable de entrada en la tercera red neuronal
Columna Input Sensibilidad Sensibilidad relativa
6 Memoria visual .877151940
11 <Escolaridad> .834238835
7 Evocación categorial .816184378
2 Memoria de textos inmediata evocación .810721168
0 Orientación temporal .799181279
4 Memoria de textos diferida evocación .763174693
1 Series orden inverso .667717676
9 Clave de números .311006365
3 Memoria de textos inmediata preguntas .233549494
10 <Edad> .020535213
5 Memoria de textos diferida preguntas .017582300
8 Abstracción verbal .015559718
El error de la fase de entrenamiento y de validación está representado en la figura 39. El error de entrenamiento (línea naranja) muestra una tendencia lineal de
Resultados
decremento, es decir, en los primeros ciclos el error es muy alto, mientras que alcanza el error mínimo fijado de .01 a los 100 ciclos de aprendizaje.
Figura 39. Error en la fase de entrenamiento y validación de la tercera red neuronal
En la fase de validación se incluyeron 60 sujetos, treinta por cada grupo diagnóstico. El modelo de red seleccionado clasificó correctamente al 100% de los sujetos, con un promedio error de .02.
Por último, a modo de resumen, en la tabla 49 se presenta los resultados de validación en cada una de las tres redes. Asimismo, en la tabla 50 se exponen las variables ordenadas de mayor a menor importancia y sensibilidad dentro de cada red neuronal.
Tabla 49. Resultados de validación de las tres redes neuronales
Muestra Validación: Sujetos clasificados (%) Error promedio E: 522 sujetos(controles, DCL y EA)
Red 1 V: 90 sujetos (30 controles, 30 DCL y 30 EA) 60 (66.67%) .02
E: 425 sujetos (controles y DCL) Red 2
V: 60 sujetos (30 controles y 30 DCL) 59 (98.33%) .02 E: 443 sujetos (controles y EA)
Red 3
V: 60 sujetos (30 controles y 30 EA) 60 (100%) .02 E: entrenamiento; V: validación; DCL: deterioro cognitivo leve; EA: enfermedad de Alzheimer
Resultados
Tabla 50. Variables predictoras con mayor importancia y sensibilidad para cada red neuronal
Importancia Sensibilidad
Red 1 Evocación categorial Memoria de textos inmediata preguntas
Clave de números Clave de números
Series orden inverso Evocación categorial Memoria de textos diferida preguntas Series orden inverso
<Edad> Abstracción verbal
Memoria de textos inmediata preguntas <Escolaridad>
<Escolaridad> Orientación temporal
Abstracción verbal Memoria de textos inmediata evocación Memoria de textos inmediata evocación Memoria de textos diferida evocación Memoria visual Memoria de textos diferida preguntas Memoria de textos diferida evocación <Edad>
Orientación temporal Memoria visual
Red 2 Memoria de textos diferida preguntas Memoria visual
Memoria visual Series orden inverso
<Escolaridad> Memoria de textos diferida preguntas Series orden inverso Memoria de textos inmediata evocación Clave de números Memoria de textos diferida evocación Memoria de textos inmediata preguntas <Edad>
Memoria de textos inmediata evocación Clave de números
Abstracción verbal Memoria de textos inmediata preguntas Memoria de textos diferida evocación <Escolaridad>
Orientación temporal Abstracción verbal Evocación categorial Evocación categorial
<Edad> Orientación temporal
Red 3 Memoria visual Memoria visual
Evocación categorial <Escolaridad>
Orientación temporal Evocación categorial
<Escolaridad> Memoria de textos inmediata evocación Memoria de textos inmediata evocación Orientación temporal
Series orden inverso Memoria de textos diferida evocación Memoria de textos diferido evocación Series orden inverso
Abstracción verbal Clave de números
Clave de números Memoria de textos inmediata preguntas Memoria de textos inmediata preguntas <Edad>
<Edad> Memoria de textos diferida preguntas
En este trabajo se plantearon cuatro objetivos. Por un lado, aportar nuevos datos normativos del Test Barcelona abreviado, así como crear un perfil único. Asimismo, identificar los perfiles cognitivos del deterioro cognitivo leve y la enfermedad de Alzheimer, empleando como medida cognitiva el Test Barcelona abreviado. Estos dos primeros objetivos se llevaron a cabo desde la Teoría Clásica de los Test. Por último, aplicar al estudio del Test Barcelona dos aproximaciones distintas, la Teoría de Respuesta a los Ítems y las redes neuronales artificiales.
Para una mejor comprensión del texto se ha dividido la discusión en varios apartados. En primer lugar, uno por cada objetivo planteado. A continuación, se expone una comparación entre las distintas aproximaciones empleadas. Por último, se presentan las aportaciones y limitaciones, así como las futuras líneas de investigación.